Какими должны быть данные? Верни JSON {"principles": [список из 2+ принципов], "why": "кратко"}.
Качество бьёт количествоДообучение живёт на данных, и здесь качество важнее количества. Модель копирует то, что ты показываешь, — включая ошибки и разнобой. Принципы: примеры как пары «вход → идеальный ответ» ровно в том формате и тоне, который хочешь на выходе; консистентность (одинаковый стиль и структура во всех примерах, иначе учишь противоречию); чистота (убрать мусор, дубли, плохие ответы — 500 отличных примеров лучше 50 000 сырых); покрытие типовых и краевых случаев. Правило: дообучение усиливает закономерности в данных — грязные данные дают грязную модель; лучше меньше, да чище и консистентнее.