Порог отказа LLM: после ~80 одновременных правил модель перестаёт их соблюдать — независимо от формата

После 80 одновременных правил в промпте точность выполнения ВСЕХ требований падает до нуля. Маркдаун, таблица, сплошной текст — не важно, результат одинаково плохой у всех пяти протестированных моделей. Метод разделения правил по приоритету позволяет держать критичные требования (тон, запреты, формат ответа) стабильно выполненными, а не терять их в общей куче. Фишка: дело не в оформлении, а в количестве — 98% точность на одном правиле умножается на 80 правил, и шанс идеального результата обрушивается чисто математически.