Оценка читаемости текста через LLM: одного примера достаточно, но «попроси подумать» работает только если модель умеет думать сама

Парадокс: просишь модель «объясни рассуждение перед ответом» — а она сначала угадывает ответ, потом сочиняет обоснование под него. Метод оценки текста через LLM позволяет точно классифицировать сложность, тональность или уровень аудитории по шкале — без лишних примеров и танцев с бубном. Фишка: работает только встроенный режим размышления модели (thinking-режим), а не просьба «подумай» текстом — это разница между реальным анализом и подгонкой под уже готовый ответ. Точность растёт заметно, а из примеров достаточно одного текста на категорию — второй и третий уже бесполезны.