Quest Ladder
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Quest Ladder / AIビルド
AIビルド：セットアップから学習まで一回で
セットアップを完成させ、一度押し、そのあと読んで直す完全な下書きを得ます。
AIが熱を出す。形を作るのはあなたです。
仕組み
フルAIビルド はセットアップ（詳細と共有設定）の完成を求め、そのあとタイプ全体を一回で生成します。変化する値、コンテンツ、学習ブロックまで。
順序は意図的です。セットアップがブリーフです。問題形式、説明、科目、年齢層、配点がモデルの前提であり、薄いセットアップは薄いタイプを生みます。
時間を説明に使ってください。返ってくる内容を最も左右する一点であり、何を試し、誤答が通常何を意味するかを述べる段落は、何度再実行するより価値があります。
共有設定の拘束
パネルには 共有設定の拘束 スナップショットが表示されます。生成が守るべき採点・タイミング・回答の設定です。モデルへの提案ではなく制約なので、先に確定します。
保存済みの終了ルーティングも保護されます。すでに設計済みなら、パネルはそれを保持しAIのルーティングは適用しなかったと示し、どちらも編集するリンクがあります。
実行
プロンプトを生成 はプロンプトを組み立てて表示し、トークンサイズも示します。実行前に読んで編集できます。次に実行方法を選びます。
| モード | 内容 |
|---|---|
| Copy Prompt | すべてのプランで無料。任意のチャットモデルで実行し、JSONの返信を貼り付けます。 |
| マイGPU | プロフィール → マイAIエンドポイントで設定したエンドポイントへワンクリック。 |
| マイAPIキー | 自分のプロバイダーキーでワンクリック。請求は各社から。 |
パネルは3つすべてについて知っておくべきことを示しています。同じコンパイル済みプロンプトと同じタスクの既定値が使われ、違うのはモデルと課金だけです。あるモードが他より良い結果を出すなら、それはモデルによるもので、プラットフォームのせいではありません。
実行はナビをまたいで続きます。作業中に移動できますが、タブを閉じると終わります。自分のGPUではタブを開いたままにする必要があります。
模範例
模範例は、完成したタイプを作業例として固定したもので、モデルは題材をコピーせず 構造 をコピーします。生成タイプの質を上げるうえで、最も効果的な単一の手です。
本当に満足しているものを、同じ形式でおおよそ同じ年齢層から選んでください。最初を基準に生成した系列の10個目は、たいてい公開に近いものです。
保持して改善
すでにコンテンツがあるタイプを開くと、このステップが変わり、次が提示されます 保持して改善 と並んで ゼロから再構築。実行前にどちらが選ばれているかを読んでください。後者は既存を破棄します。
そのあと、 AI下書きをレビュー が返ってきた内容を歩き、品質アドバイザリがプラットフォームの確信度が低い部分を示します。そのあと全体を 教師レビュー で読んでください。ヒントと解答を並べて見る唯一のビューであり、生成タイプが矛盾しやすいのはそこです。