MARICL: разделяй задачу — простой метод как якорь, LLM смотрит только на то, что якорь не объяснил

LLM, которой дали табличные данные напрямую, выдала R²=0,35 — хуже обычной линейной регрессии. Дело не в том, что модель плохая. Поисковое пространство слишком огромное, чтобы охватить его за один запрос. MARICL позволяет находить слепые пятна в любом чеклисте, системе отбора или прогнозе — и превращать их в явные, проверяемые правила коррекции. Фишка: сначала делаешь базовый анализ сам, потом показываешь LLM только случаи где он ошибся — модель не решает задачу с нуля, а объясняет что систематически пропускает твой подход. Результат — конкретное правило типа «в первом абзаце должен быть сценарий в конкретный момент», а не «добавь эмоциональности».