reymer.ai

Chain-of-Thought: Пошаговое рассуждение для сложных задач

Chain-of-Thought (CoT) — техника, заставляющая AI рассуждать пошагово. Значительно улучшает качество ответов для логических, математических и аналитических задач.

Начинающий0 копирований100 просмотров

Заполните переменные

Значения автоматически подставляются в текст промпта

Промпт

# ЗАДАЧА {задача} # ИНСТРУКЦИИ Решай задачу методом Chain-of-Thought (цепочка рассуждений): 1. **Понимание задачи**: Перефразируй задачу своими словами. Что именно нужно найти/решить? 2. **Декомпозиция**: Разбей задачу на подзадачи. Какие шаги необходимы? 3. **Пошаговое решение**: Реши каждую подзадачу, показывая ход мыслей: - Шаг 1: [рассуждение] → [вывод] - Шаг 2: [рассуждение] → [вывод] - ... 4. **Проверка**: Проверь логику каждого шага. Есть ли ошибки? 5. **Финальный ответ**: Сформулируй итоговый ответ. # ФОРМАТ ОТВЕТА ``` ## Понимание задачи [твоя интерпретация] ## Декомпозиция - Подзадача 1: ... - Подзадача 2: ... ## Пошаговое решение ### Шаг 1 [рассуждение] → Вывод: ... ### Шаг 2 ... ## Проверка [проверка логики] ## Финальный ответ [ответ] ``` Приступай к решению.

Пример результата

## Понимание задачи Нужно найти точку безубыточности при переходе на новое производство... ## Декомпозиция - Подзадача 1: Рассчитать текущую прибыль - Подзадача 2: Рассчитать параметры нового производства - Подзадача 3: Найти точку пересечения ## Пошаговое решение ### Шаг 1: Текущая прибыль - Выручка: 1000 × $12 = $12,000 - Себестоимость: 1000 × $5 = $5,000 - Прибыль: $12,000 - $5,000 = $7,000/день → Вывод: Текущая дневная прибыль = $7,000 ### Шаг 2: ... ## Финальный ответ Новое производство выгоднее при продаже более X единиц.

💡 Советы по использованию

CoT критически важен для задач, требующих логики: математика, программирование, анализ данных. Исследования показывают, что CoT улучшает точность GPT-4 на 20-40% для сложных задач.

Примеры применения

  • Математика
  • Логические задачи
  • Бизнес-расчёты
  • Программирование
  • Аналитика