Управляйте reasoning, не выпрашивайте chain of thought

Выход под контролем, но многие всё ещё выпрашивают у модели "думай пошагово". Современные reasoning-модели рассуждают внутри себя сами. Приложению нужен правильный результат, evidence и наблюдаемые действия, а не длинный монолог о том, как модель думала.

Полезная инструкция зависит от задачи, а лишняя - почти всегда одна и та же.

• Простой lookup - "ответь сразу, используй account_read". Лишнее: "рассуждай максимально глубоко".
• Неоднозначная диагностика - "сначала собери недостающие факты, потом выбери маршрут". Лишнее: требовать публикации внутренних рассуждений.
• Долгая agent task - "веди план, проверяй tool results, продолжай до done или blocked". Лишнее: неограниченная автономность без stop condition.
• Высокая цена ошибки - "сверь результат с явными критериями и запроси approval". Лишнее: доверять фразе модели "я всё проверил".

Компании тут сходятся не во всём, и это стоит учитывать.

• OpenAI. Для GPT-5.6 советует точные инструкции и отмечает: модель лучше восстанавливает намерение, поэтому предписывать каждый шаг часто не нужно. Доменный контекст, жёсткие границы, approval и критерии успеха всё равно обязательны.
• Anthropic. Советы зависят от thinking mode и поколения. Для Opus 5 лишняя инструкция самопроверки может вызвать over-verification.
• Google. Gemini 3 предпочитает прямые указания и может переанализировать громоздкие старые техники. Глубину настраивают под задачу.

Общий знаменатель - просить не уверенность, а проверяемый сигнал.

Просите наблюдаемую проверку. "Укажи использованные source_id", "запусти тесты", "сравни итог со schema", "не делай write до approval" дают проверяемый сигнал. "Будь уверен" не даёт.