TL;DR
Метод простой: до того как модель напишет документ, она спрашивает вас. Вы отвечаете на три уточняющих вопроса (что важнее всего, какие ресурсы, кто читатель), выбираете один из готовых стратегических вариантов и пишете пару строк, почему выбрали именно его. Только после этого модель собирает итоговый текст из ваших ответов.
Главная боль — промпт «в лоб». Люди пишут одну строку, и модель отвечает не на ту задачу. В контрольной группе каждый третий документ ушёл мимо темы, потому что в промпте не было сути проблемы. Даже у тех, кто описал проблему верно, получались ровные, гладкие тексты без чёткой позиции и без честного разбора «что теряем, что выигрываем». Модель угадывает, чего вы хотите, и угадывает усреднённо.
Сначала вы фиксируете контекст, выбор и обоснование, потом идёт генерация. Это 2-3 дополнительные минуты. В эксперименте качество документов выросло примерно на треть. Больше всего выросли связность стратегии и разбор компромиссов. Технической конкретики (законы, нормы, цифры) схема не добавила.
Схема метода
ШАГ 1: Вы пишете задачу своими словами → короткий промпт
ШАГ 2: Модель задаёт 3 уточняющих вопроса (приоритет, ресурсы/инфраструктура, аудитория) → вы отвечаете
ШАГ 3: Модель предлагает 3-4 «карточки» — варианты стратегической позиции → вы выбираете один
ШАГ 4: Вы пишете обоснование выбора своими словами → 2-4 предложения
ШАГ 5: Модель синтезирует документ из всего собранного → готовый план/записка
Всё можно сделать в одном чате. Генерация начинается только после шага 4.
Пример применения
Задача: Владелец магазина товаров для дома на Wildberries. Маркетплейс поднял комиссию, маржа упала, через неделю совещание с партнёрами. Нужен план на 30 дней. Это задача про выбор стратегии и компромиссы, где метод силён. Если нужны точные нормы налогового или таможенного права, метод не поможет: там нужен специалист.
Промпт:
Я владелец магазина товаров для дома. 80% продаж идут через Wildberries. С 1 числа комиссия выросла, маржа с 22% упала до 11%. Через неделю совещание с партнёрами. Нужен план действий на 30 дней.
Не пиши план сразу. Работаем по шагам:
1. Задай мне ровно 3 уточняющих вопроса: главный операционный приоритет, текущая инфраструктура и ресурсы, главный читатель плана. К каждому дай 3-4 варианта ответа плюс «свой вариант».
2. Дождись моих ответов.
3. Предложи 3-4 варианта стратегической позиции с одной строкой «что выигрываем / что теряем». Дождись моего выбора и моего обоснования.
4. Только после этого напиши план на 30 дней.
Результат: Модель сначала задаст три вопроса с вариантами ответов (например, что важнее: удержать оборот или вернуть маржу). Потом покажет несколько стратегических «карточек», например «остаться и поднять цены», «диверсифицировать каналы», «уйти на свой сайт». У каждой будет короткое «выигрываем / теряем». После вашего выбора и обоснования придёт план на 30 дней, выстроенный вокруг вашего выбора. В нём будет разбор компромиссов, а не набор общих советов. Точные цифры по комиссиям и налогам проверяйте сами.
Почему это работает
Слабость модели. Она не знает вашего контекста. Если задача описана одной строкой, модель достраивает недостающее усреднённо. Результат: либо ответ не про то, либо гладкий текст без позиции. Люди ещё и плохо замечают такие провалы. В эксперименте самооценка качества почти не совпадала с реальной оценкой.
Сильная сторона. Модель хорошо синтезирует материал, когда он конкретный и структурированный. Задать содержательные вопросы и разложить варианты на плюсы и минусы она тоже умеет. Ей не нужно угадывать, ей нужно собрать.
Как метод это использует. Решение (направление и причины) принимаете вы, а модель оформляет. Документ строится вокруг вашего выбора, поэтому в нём есть явная позиция и честный разбор «что теряем». Заодно вы вовлечены в рассуждение: участники сильнее чувствовали, что сами формировали план.
Рычаги управления: - Число вопросов. Для простых задач хватит 1-2, для сложных можно 4-5. Больше вопросов — больше времени. - Карточки стратегий. Попросите модель делать варианты противоположными по духу (агрессивный / осторожный / компромиссный). Тогда выбор будет осмысленнее. - Обоснование. Это самая «человеческая» часть. Если пропустить, потеряете вовлечённость, а возможно и часть качества. В статье это не разделяли, так что точно неизвестно. - Читатель документа. Вопрос про аудиторию определяет тон. Для совета директоров и для команды один и тот же план пишется по-разному.
Шаблон промпта
Задача: {задача и контекст в 2-3 предложениях}
Не пиши итоговый документ сразу. Работаем в 4 этапа.
ЭТАП 1. УТОЧНЕНИЕ
Задай мне ровно 3 вопроса:
— Главный приоритет: {что именно нужно прояснить: срок / маржа / риск / репутация}
— Инфраструктура и ресурсы: {что у меня есть: люди, системы, бюджет}
— Главный читатель: {кто будет читать и принимать решение}
К каждому вопросу дай 3-4 варианта ответа и пункт «свой вариант».
Остановись и жди моих ответов.
ЭТАП 2. ВЫБОР ПОЗИЦИИ
После моих ответов предложи {число_вариантов} варианта стратегической позиции.
Для каждого: название, суть в одну строку, «что выигрываем», «что теряем».
Остановись и жди, когда я выберу вариант.
ЭТАП 3. ОБОСНОВАНИЕ
Попроси меня в 2-4 предложениях объяснить, почему я выбрал именно этот вариант.
Остановись и жди.
ЭТАП 4. СИНТЕЗ
Только теперь напиши {тип_документа}: опирайся на мои ответы, выбранную позицию и моё обоснование.
Обязательно: явно показать компромиссы выбранного пути и связь каждого шага с выбранной позицией.
Без воды. Всё, что требует проверки специалистом (нормы, цифры, юридические детали), пометь отдельно.
Что подставлять:
- {задача} — ситуация с цифрами и сроками.
- Три вопроса можно подменить под свою область, но сохраните идею: приоритет → ресурсы → читатель.
- {число_вариантов} — 3-4.
- {тип_документа} — план на 30 дней, записка, питч, стратегия.
🚀 Быстрый старт — вставь в чат:
Вот шаблон поэтапной работы «сначала вопросы, потом документ». Адаптируй под мою задачу: [твоя задача].
Задавай вопросы, чтобы заполнить поля.
[вставить шаблон выше]
LLM спросит про контекст задачи, кто читатель документа и какие ограничения по срокам и ресурсам. Эти вопросы нужны, чтобы три уточняющих вопроса и карточки стратегий в шаблоне были про вашу ситуацию, а не общие. Она возьмёт паттерн из шаблона и соберёт рабочий промпт.
Ограничения
⚠️ Основная часть эффекта — спасение слабых промптов: Около 60% общего прироста объясняется тем, что без метода документы часто уходили мимо темы. Если вы и так подробно описываете задачу, выигрыш скромнее. Но даже у тех, кто описал проблему верно, он был заметным, примерно на пятую часть.
⚠️ Конкретика не растёт: Техническая и нормативная точность почти не улучшилась. Схема даёт структуру и позицию, но не знания. Законы, цифры и стандарты проверяйте отдельно.
⚠️ Вы не заметите, что стало лучше (или хуже): Самооценка качества почти не связана с реальной оценкой ни с методом, ни без него. Нельзя полагаться на ощущение «хороший документ».
⚠️ Какая часть работает, неизвестно: Сравнивали целый комплект (вопросы + выбор + обоснование) с одним промптом. Какой элемент даёт эффект, исследование не разделяло.
⚠️ Одна задача, одна модель генерации, фиктивный сценарий: Всё проверено на одной выдуманной кризисной ситуации, и участники были онлайн-респондентами, а не реальными руководителями. Перенос на ваш бизнес — разумная гипотеза, а не доказанный факт.
⚠️ Оценка качества шаткая: Оценки двух LLM-судей и человека сильно расходились по абсолютным баллам и лучше согласовывались по порядку «лучше/хуже». Эксперимент не регистрировали публично заранее. Эффект запоминания — слабый сигнал, он не выдержал проверок на устойчивость.
⚠️ Цена — время: В среднем на 2-3 минуты дольше. Для простой задачи это лишнее.
Как исследовали
Исследователи из Oxford Centre for Impact Research собрали 400 сессий на платформе Prolific. Участники были менеджерами и профессионалами из разных стран. Каждому дали одну вымышленную кризисную ситуацию: за две недели до запуска в Сингапуре и Малайзии регулятор требует хранить данные на местных серверах, а вся архитектура компании стоит во Франкфурте. Нужно было написать промпт и получить план действий. Одна половина получила ответ на промпт сразу (196 сессий). Другая прошла три вопроса, выбор стратегии и обоснование (204 сессии). Качество планов оценивали по четырём критериям (связность, техническая конкретика, разбор компромиссов, плотность мысли) две LLM и один человек, не знавшие, какая группа чья.
Результат сразу бросается в глаза: все три оценщика увидели улучшение, хотя размер сильно разнялся. В среднем +32% (в шкале от 4 до 40: 15,5 против 20,5). Самое любопытное внутри цифр. В контрольной группе 34% документов оценили как не по теме, потому что в промпте не было сути проблемы. В группе с методом таких было 5%. Но когда авторы отдельно посмотрели на участников, которые сами правильно описали проблему, метод всё равно дал +21%. То есть польза не только в «подсказке про суть», но и в самой структуре «выбрал позицию — объяснил — получил текст». Вырос разбор компромиссов и связность, а техническая точность осталась на месте. Метод помогает мыслить и структурировать, но не заменяет эксперта. Участники группы с методом чувствовали бо́льшую вовлечённость, и это стоило им 2,4 минуты.
Адаптации и экстраполяции
🔧 Техника: добавить этап проверки фактов → закрыть слабое место метода
Метод не улучшил техническую точность. Добавьте в конец шаблона: «После документа дай отдельный список всех утверждений, цифр и норм, которые я должен проверить у специалиста или в первоисточнике, с пометкой, насколько ты в них уверен». Это моя адаптация, в статье такого шага не было.
🔧 Техника: убрать готовые карточки → модель сама строит варианты по вашему контексту
Если ваша задача нетипична, в «Этапе 2» попросите: «Предложи 3 варианта позиции, которые сильно отличаются друг от друга по риску и скорости, исходя из моих ответов». Так варианты не будут шаблонными.
Экстраполяция: перенос в инструкцию агенту. Идею «сначала вопросы и выбор, потом результат» можно вписать в системный промпт или файл инструкций агента. В статье агентов не проверяли, это моя гипотеза:
Для любой задачи по стратегии, плану или архитектуре: до написания результата
1) задай не больше 3 уточняющих вопросов про приоритет, ограничения и читателя результата;
2) предложи 3 варианта подхода с «что выигрываем / что теряем»;
3) дождись моего выбора и краткого обоснования;
4) только потом готовь итоговый документ или план.
Для мелких и однозначных задач этот порядок пропускай.
Ресурсы
- Работа: Structured pre-generation elicitation versus single-shot prompting in AI-assisted enterprise decision-making: a randomised online experiment (рабочая версия).
- Автор: William Scott-Jackson, Oxford Centre for Impact Research (OCIR). Прототип скаффолд-слоя называется Cognistance.
- Опорные работы, упомянутые в статье: «cognitive surrender» (Shaw & Nave), «workslop» (Niederhoffer et al.), когнитивные принуждающие функции (Buçinca et al.), метакогнитивные требования к генеративному ИИ (Tankelevitch et al.), эксперимент с консультантами (Dell'Acqua et al.).