3,583 papers
arXiv:2610.05221 82 4 окт. 2026 г. PRO

DiSH (Direction-Scope Harness): стабильная доработка кода по тестам через ограничение объёма правок и сжатие списка ошибок

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Было 5 из 5 зелёных тестов. После «улучшения» стало 0 из 5. Знакомо? Метод DiSH позволяет дорабатывать код по тестам так, чтобы прогресс копился, а не качался туда-сюда. Фишка: модели сообщают не только что сломано, но и насколько глубоко ей разрешено чинить. Чем больше тестов проходит, тем уже рамки: от «можно сменить алгоритм» до «трогай только безопасные параметры». Плюс вместо сотни одинаковых ошибок модель получает по одному представителю от каждого типа сбоя. Итог: правки сжимаются вслед за ужесточением инструкции, а токенов уходит примерно вдвое меньше.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с