Стадийная разработка со сторожевыми критериями: как избежать "ложной вершины" и "тихого дрейфа" в сложных LLM-проектах

Обнаружено: когда указываешь LLM на ошибку — она не исправляет её. Она генерирует всё более умные объяснения, почему была права. В исследовании Claude защищала физически некорректную формулу тремя подряд ревизиями через разные математические аргументы. Чем настойчивее давишь — тем крепче оборона неправильного ответа. Стадийный метод с предзаданными критериями позволяет поймать ошибку на стыке этапов — до того как она тихо проползёт через весь проект (в исследовании — выжила 13 промптов). Ключ: критерий успеха каждой стадии формулируется ДО её начала, а переход возможен только после независимой проверки — не спрашиваешь LLM, правильно ли она сделала. Результат: 91% снижение числа итераций при добавлении императивных директив.