Використовуй модель, що думає, як критика. Поверни JSON {"argument":"суть аргументу, що перевіряється своїми словами","find_flaw_prompt":"запит, який змусить модель шукати логічну помилку","expected_flaw":"яку помилку ти підозрюєш і чому"}
Reasoning-модель ("думає") - відмінний "критик", якщо правильно її нацькувати. Проси шукати приховане припущення, логічну підміну та перевіряти аргумент прикладом. Класична пастка - плутати зв'язок та причину (кореляцію та причинність). Приклад: влітку одночасно зростають і продаж морозива, і кількість нещасних випадків на воді. Але морозиво нікого не топить - обидві величини тягне вгору третя причина, спека. Тому, побачивши «А та Б ростуть разом», завжди питай: чи точно А — причина Б, чи їх обох тягне щось третє? Інші пастки - узагальнювати по одному випадку і сперечатися із підміненою тезою. Перший прийом: попроси придумати контрприклад чи альтернативне пояснення тих самих фактів. Легко знаходиться – висновок не залізний. Другий прийом неочевидний: попроси модель відокремити в аргументі «факти» від «висновків». Помилка майже завжди живе у переході між ними: факти вірні, а виведення з них не випливає. Типова помилка новачка - сперечатися емоційно («дурниця, не згоден»). Правильніше назвати тип помилки і точно показати, де логіка стрибнула зі спостереження на невірний висновок. Так критика стає перевірюваною, а не питанням смаку.
Відкрий доступ, щоб надсилати рішення на миттєву AI-перевірку.