Quest Ladder
TeachFORGE.ai
Quest Ladder / Brief-ul AI
Descrierea, brief-ul AI și preferințele de tip de conținut
Diferența dintre un tip generat pe care îl rescrii și unul pe care îl publici.
Un brief vag este răspuns vag, cu viteză.
Descrierea face treaba
Pe benzile AI, Descriere câmpul de pe fila Detalii este brief-ul. Restul — format, disciplină, grupă de vârstă, puncte — este structură; aici este singurul loc unde spui la ce e de fapt întrebarea.
O descriere utilă spune trei lucruri: ce înțelegere este testată, ce face de obicei în schimb un elev care nu a înțeles-o și orice trebuie sau nu trebuie să apară.
Un rând produce calitate de un rând. Două sau trei propoziții de intenție reală este cea mai ieftină îmbunătățire singulară disponibilă pe aceste benzi și costă mai puțin timp decât re-rularea o dată a unei generări proaste.
Brief-ul avansat
Brief descriere → Avansat… deschide un brief cu patru file — Secțiuni, Parametri dinamici, Căi elev și Blocuri de învățare activă — ca să poți dirija fiecare parte separat, mai degrabă decât să speri că un paragraf le acoperă pe toate.
Lista sa de secțiuni acoperă cele zece părți ale unui tip: titlu și metadate, enunț sau text de întrebare, opțiuni sau alegeri, răspuns corect, indicii, pași de soluție, învățare post-întrebare, constrângeri și ton, exemple și note interne.
Folosește-o când o parte a unui tip tot vine greșit. Să scrii indiciile nu trebuie să spună formula în secțiunea de indicii este mult mai eficient decât să o spui în descrierea principală și să speri.
Preferințe de tip de conținut
Ce tipuri de conținut ar trebui să folosească fiecare parte? spune generatorului din ce să construiască lucrurile, în trei grupuri: formate de blocuri de conținut, stiluri de indicii și tipuri de valori de răspuns.
Contează cel mai mult unde alegerea naturală e greșită. Un enunț de fizică lăsat singur poate ajunge ca text simplu unde voia LaTeX; cererea de LaTeX în preferințe îl obține din prima, nu după o editare.
Citirea promptului compilat
Înainte de orice rulare poți vedea întregul prompt compilat, cu dimensiunea ca ≈ tokenuri. Merită citit o dată, la început: arată exact cum sunt prezentate descrierea, setările și exemplul-model.
Panoul avertizează când un prompt este mare, pentru că unele niveluri de chat trunchiază lipirile lungi — sugerează descărcarea textului și atașarea lui în schimb. Dacă lipești într-un model extern și primești rezultate ciudat de parțiale, de obicei de aceea.
Unde o rulare nu reușește să parseze, Lipește JSON manual este rezervă, iar răspunsul exact al modelului este disponibil de privit.