Спорный подход к промптам: цепочка рассуждений

Есть такой популярный подход к созданию промптов Chain-of-Thought (CoT). Он подразумевает, что ты просишь модель «думать» шаг за шагом. Иногда это не работает и даже вредит

Проблема в том, что этот подход превозносят везде, без учёта контекста задач, которые надо решить. И на деле оказалось, что в одних случаях он помогает, а в других модель имитирует цепочку рассуждений, подыгрывая пользователю

Как работает на самом деле

Модель не думает шаг за шагом, а генерирует токены, которые потом становятся частью контекста для следующих токенов. Это как пошаговое решение уравнения в школе, когда ты сразу не можешь ответ предугадать и тебе нужно провести несколько операций, каждая из которых опирается на предыдущую

В куче задач модель уже знает ответ на конечный вопрос цепочки и ей не нужны рассуждения промежуточные токены для ответа. И если исходный промпт был составлен по технике CoT, то она имитирует эти рассуждения — пишет их исходя из того, какой ответ дала. Это чистая рационализация ответа, а не рассуждения, которые к нему привели

Происходит это потому, что модели «читают» весь промпт сразу. Не по порядку, как его написали, а видят весь запрос целиком одновременно. И решения приходят сразу с учетом всего, что в промпте написано. В данном случае, с учетом финального вопроса, который хотели решить. Это как если бы учитель сказал «Реши пример, а потом скажи ответ 42». Ты будешь решать пример, но ответ у тебя уже в голове и влияет на то, как ты будешь рассуждать

Если этого не понимать, начинаешь усложнять промпт, добавлять еще больше этапов «подумай об этом, потом об этом, и об этом и дай ответ». А качество ответа не меняется. Так вот, это нормально — техника CoT подходит не для всех задач

Зависимость от модели

Часть моделей рассуждают всегда, их не надо просить об этом. Это так называемые reasoning модели, например ChatGPT o3 и o4-mini или DeepSeek R1

Другие сами решают дать ответ сразу или порассуждать, иногда переключаются вручную на режим extended thinking. Это модели, которыми как раз все и пользуются в большинстве случаев: ChatGPT 5.2, Claude Sonnet и Opus 4.5, Grok 4.1. Иногда рассуждение необходимо, но они его могут не активировать (что происходит крайне редко) и вот тогда лучше использовать промпт по технике CoT

Когда и как использовать CoT

Если задача на логику, математику, планирование с ограничениями, код с зависимостями — CoT в приоритете. Но не обязательно писать развернутый промпт с цепочкой, часто достаточно выбрать reasoning модель и она сама всё сделает

Если задача на классификацию информации, перевод, распознавание, генерация простых текстов, знание фактов — CoT не нужен и лучше использовать стандартные модели без CoT промптов

Вопрос для самопроверки

Если бы ты решал задачу, тебе нужны были бы промежуточные этапы, которые ты просишь от модели и если да, то нужна была бы бумажка для промежуточных записей или ты удержал бы всю информацию в голове? Если да — CoT скорее всего поможет, если нет — он не нужен и даже может навредить, потому что модель способна запутаться в своих же рассуждениях, если они не к месту

Как выбрать лучшую модель нейронки под конкретную задачу

У нейронок, как и у людей, разные слабые и сильные стороны. И стоимость тоже разная. Поэтому использовать одну модель для всех задач не логично

Что я сделал:

1. Попросил Claude составить список типов задач разработки и провести глубокое исследование, по итогам которого вывести топ моделей под каждый тип задач на основе бенчмарков

2. Он выдал мне исследование, но я не везде увидел там актуальные топовые модели (например, рекомендовал где-то Gemini 2.5, а не 3.0)

3. Попросил перепроверить, собрать актуальные данные по каждому пункту за декабрь 2025 года

4. Он перепроверил, я утвердил и попросил создать мне список правил для курсора (это приложение для разработки, которое может вызывать любую нейронку для решения задачи), чтобы каждый раз при планировании задачи автоматически определялся её тип и на основе списка предлагалась лучшая модель для её решения

Теперь просто получаю рекомендацию, какую модель включить, потому что сам я либо использовал только одну, либо включал их не к месту

Telegram в РФ не заблокируют, пока «все каналы» не перенесут в MAX

Жаль, что под всеми подразумевают политически-значимые. А так был бы хороший план — не создаём свои каналы там и живём без блокировок, ведь все каналы еще не перенесли🥲

Просто напоминаю, что не обязательно подводить итоги года. За это не казнят😊

Если работаете с нейронками, то вот шикарный каталог готовых скиллов от сообщества с умным поиском и рейтингом на основе оценок пользователей — https://skillsmp.com/

Если не понимаете, что за скиллы — https://agentskills.io/home

Если разбираться, что такое скиллы не хочется — используйте каталог скиллов в качестве каталога готовых промптов. Нашли → скопировали → вставили в чат

Давайте после майских

Только что за 10 минут Claude Code поднял мне свой приватный ***-сервер в Австрии

Честно говоря, больше времени ушло на регистрацию и аренду сервера, чем на развертывание своего сервиса

До этого пользовался *** по подписке два года и всё устраивало. Но последнее время постоянно сбои пошли, то локации нужные недоступны, то скорость резко проседает

Теперь всё просто: нужна новая локация — нашел адрес, арендовал, закинул в чат нейронке, она обновила конфиг. При этом сервер мощный, я могу раздать *** всей семьей и сотрудникам, а стоит на пару сотен рублей дороже, чем я платил по подписке

Дивный новый мир вайбкодинга

Тотальный порядок — основа работы с нейронками

Самое сложное при разработке чего либо, будь то база знаний или микро-сервис, поддерживать вменяемый порядок как внутри файлов, так и на диске

Нейросети генерят нереальное количество контента и кода в считаные минуты. И в какой-то момент ты понимаешь, что у тебя накопилось 500+ файлов, сотни тысяч строчек контента и ты не понимаешь как дальше работать, что актуально, что устарело, что содержит ошибки

В управлении компанией и в работе с людьми, в целом, та же история. Но только она не раздувается до таких масштабов в такие короткие сроки

В общем, накопил лютый бардак за месяц работы с LLM, теперь несколько дней разгребаю по чуть-чуть, структурирую и готовлю правила по внутренней организации пространства и контента, чтобы больше не создавать столько хаоса

Кажется, у Яндекс Директ появился серьезный конкурент.

В канале Clickise заявляют, что Avito, во-первых, запустили свой таргет, а во-вторых — бьют рекорды по окупаемости рекламы.

Судя по цифрам и кейсам, отлично заходит товарка, финансы, образование и реклама telegram-каналов.

По свежим данным, клики от 2₽. Вернули нам все-таки 2016.

Личный кабинет простенький, много форматов рекламы, можно вести сразу в воронку (без создания объявлений).

▫️Запуск всего от 5 000 рублей

А если через Clickise, то:

▫️ х2 к первому бюджету (закидываете 5 000р, получаете 10 000р, максимальный бонус — 200 000 рублей)

▫️ кэшбэк до 20%

Праздник жизни, как всегда, продлится не долго. Скоро аукцион разогреют крупные бренды и мы снова окажемся с ценами 2026.

Пока крупняки не осознали фишку — рекомендую не пропустить окно возможностей.

Подробнее про Авито можно узнать у Лидии @LidiaClickise

Реклама. ООО Кликайс. ИНН 1655496134. Erid: KW2aPRYdr5AtV6o7tfb8irPSu6DE8ro7evxJrihUEQg

У вас тоже есть канал «с заметками» в тг?

У меня их два + избранное. И там что-то так много накопилось данных, что я даже подходить к ним боюсь

Но нейронка сейчас это изменит: я настроил доступ Сlaude Code к своему аккаунту, он за 2 минуты спарсил один из каналов и в режиме чата за полчасика сейчас разберем по полочкам основную часть для персональной базы знаний

Чтобы вы понимали объём накоплений:
2646 постов с текстом, 817 только с медиа
~1.9 млн символов общего текста

План такой: сначала это всё разбить на категории и подкатегории, потом понять что в них попало, уточнить подкатегории, потом обозначить критерии «что оставить, что удалить»

На выходе будет структированная база по темам, которые я окончательно разберу при работе с каждой из них. Допустим, есть заметки про продажи, когда буду делать что-то связанно с апгрейдом продаж агентства, с нейронкой разберу и валидирую все материалы, что попали в этот раздел

И наконец снесу этот канал (ну тот, что с заметками)

Классное приложение для голосового ввода

Сейчас на хайпе стартап Wispr Flow, но чтобы нормально регулярно им пользоваться надо покупать подписку

Есть крутой бесплатный аналог — Handy:

1. Open-source

2. Работает локально, но при желании можно подключить по API нейронку любую для пост-обработки расшифровок. Для локальной работы хороша моделька Parakeet V3, весит меньше 1ГБ

3. Быстро транскрибирует, автоматически расставляет знаки препинания и т.д.

Какие-то слова всё равно распознаются плохо, где-то некорректно стоят знаки препинания, но если работаете с нейронками, то такого качества хватает с головой и это в большинстве кейсов удобнее и быстрее, чем печатать

Я большую часть коммуникации с нейросетями уже перевел на голосовой ввод. Сильно спасает, когда в моменте надо и работать, и сына на руках держать