Исполняемая валидация

Делегируй математику исполняемому коду​

Математике нужно точное исполнение, а не правдоподобное продолжение. Поскольку LLM генерируют вероятные следующие токены, а не проверенные результаты, они могут выдавать ответы в форме вычислений, которые выглядят связно, но неверны. Проси их писать исполняемый код для арифметики, измерений, разбора и валидации.

Не полагайся на LLM в математике

Оцени, увеличит ли тарификация по потреблению выручку, не вызвав недовольства корпоративных клиентов.

Вместо этого попроси модель написать код

Напиши скрипт, моделирующий влияние тарификации по потреблению для разных клиентских когорт.

Входные данные:
- текущая ежемесячная повторяющаяся выручка (MRR) по аккаунтам
- месячный объём событий по аккаунтам
- предлагаемая цена за единицу, включённый объём, предельные суммы и скидки
- сегмент аккаунта и уровень контракта

Верни изменения выручки по когортам, аккаунты с ростом платы >20% и таблицу чувствительности.

Добавь тесты для формул тарификации, предельных сумм, скидок и обработки отсутствующих данных.

Модель может сгенерировать правдоподобно звучащий бизнес-эффект, потому что вероятность способна имитировать правильность, не гарантируя её. Она гораздо лучше пишет код, который вычисляет результат, проверяет формулы и делает явными допущения, стоящие за оценкой.

От управления промптом к рабочему процессу​

Эти средства делают отдельный промпт пригодным для проверки: целевой артефакт, отделённые входные данные, ограничения, примеры, свидетельства, позитивные инструкции и исполняемая валидация. Это минимальная единица управления агентом.

В промышленной работе следующая проблема — оркестрация. Большое изменение — не один идеальный промпт; это последовательность промптов, которые исследуют систему, создают план, исполняют его в рамках ограничений и валидируют результат.