Двухэтапная дистилляция личных привычек.

Что это за метод? LLM сначала собирает все повторяющиеся паттерны из истории чатов (стиль, манера работы, реакция на уточнения и т.д.), а затем проверяет каждый пункт, оставляя его только если он подтверждён минимум в двух разных диалогах. Получается компактный «инструкционный файл», который можно вставлять в новые сессии.

Как это работает – пошагово Шаг 1. Бутстрап – пересматривает всю историю чатов (по выбранной теме). Что делает LLM: выделяет все повторяющиеся особенности и группирует их по категориям: • Стиль общения • Манера работы (что меняешь) • Обработка уточнений • Проверка результата • Формат вывода Шаг 2. Фильтрация доказательствами – проходит по черновому списку. Что делает LLM: оставляет правило только если оно встречается в ≥ 2 диалогах; удаляет «разовые» запросы.

Пример применения (копирайтер) Промпт: «Проанализируй мою переписку за последние 20 чатов по теме соцсетей. ШАГ 1 – создай черновой профиль: перечисли все повторяющиеся особенности, разбив их на категории. ШАГ 2 – проверь каждый пункт: оставь только те, которые встречаются минимум в двух диалогах. Выведи финальный список правил (100‑200 слов) готовый к вставке в новые чаты.»

Результат: - 12 пунктов черновика → 6 подтверждённых правила с указанием количества диалогов, где они встречались. - финальная инструкция: «Не используй канцелярит; всегда добавляй CTA в конце; сокращай длинные абзацы до двух предложений; проверяй тональность перед отправкой…»

Шаблон промпта (для любого случая) «Проанализируй мою переписку за {кол-во диалогов} по теме {тема}. ШАГ 1 – создай черновой профиль: выдели повторяющиеся особенности, разбив их на категории. ШАГ 2 – проверь каждый пункт: оставь только те, которые встречаются минимум в {порог} диалогах. Выведи финальный список правил (100‑200 слов) готовый к вставке.»

Ключевые выводы из эксперимента: Прирост качества: личный профиль даёт в среднем +1 балл из 100, но этот прирост нестабилен и часто непредсказуем. Общий профиль (без персонализации) показывает стабильное улучшение на 3–5 % по сравнению с работой без профиля. Риск «плохого» профиля: в 43 % случаев личный профиль ухудшает результат или вносит путаницу. Для общего профиля такой риск минимален – менее 10 %. Минимальный объём данных: чтобы личный профиль был надёжен, нужно как минимум 6 похожих диалогов. При меньшем количестве истории профиль скорее навредит, чем поможет. Для общего профиля это ограничение неактуально. Итог: персонализация оправдана только при большом объёме однотипной переписки. В остальных случаях лучше использовать универсальные настройки.

Когда метод НЕ работает - мало данных: < 5–6 диалогов → профиль может «запутать» разовые просьбы как правила. - разнообразные темы: если переписка охватывает разные области, паттерны расплываются. - скорость важнее качества: профиль не ускоряет работу – модель делает больше уточнений.

Практический чек‑лист Соберите историю чатов (≥ 6 похожих диалогов). Запустите Шаг 1 (черновой профиль). Проверьте каждый пункт в Шаге 2, задав порог подтверждений. Сохраните финальный список как «инструкцию» и вставляйте его в начало новых сессий.

Номер исследования: 2608.10319 Поддержать проект донатом: Сбер 2202 2084 9881 5282. Заранее спасибо.