До промпта: из какой рамки мы ставим задачи LLM

Мы привыкли обсуждать качество промптов, контекст модели и контроль результата. Но еще до появления промпта мы уже решили, что считать проблемой, где искать причину и какой результат считать правильным. Эти решения задаются рамкой мышления, которую мы обычно не замечаем.

На композитном кейсе разберем ситуацию, в которой LLM-агент резко ускорил подготовку спецификаций, но почти не сократил общий срок выпуска продукта. Через субъект-объектную логику Роберта Кигана и практические концепции Дженнифер Гарви Бергер покажем, почему опытные специалисты могут не видеть предпосылки собственной постановки и как LLM усиливает уже выбранную рамку.

Слушатели получат короткий протокол проверки задачи до промпта: как отделять наблюдения от интерпретаций, выявлять скрытые допущения, строить альтернативные объяснения и использовать LLM не только для решения задачи, но и для проверки самой постановки.

Целевая аудитория — разработчики, аналитики, тимлиды и руководители команд.