Quest Ladder
TeachFORGE.ai
Quest Ladder / AI brief'i
Açıklama, AI brief'i ve içerik türü tercihleri
Yeniden yazdığınız üretilmiş bir tür ile yayımladığınız arasındaki fark.
Belirsiz bir brief'e hızla belirsiz yanıt verilir.
Açıklama işi yapar
AI şeritlerinde Açıklama alanı Ayrıntılar sekmesinde brief'tir. Diğer her şey — biçim, konu, yaş grubu, puanlar — yapıdır; sorunun gerçekten ne için olduğunu söylediğiniz tek yer burasıdır.
Yararlı bir açıklama üç şey söyler: hangi anlayışın test edildiği, onu henüz edinmemiş bir öğrenenin tipik olarak ne yaptığı ve görünmesi veya görünmemesi gereken her şey.
Bir satır bir satırlık kalite üretir. Gerçek niyetin iki üç cümlesi bu şeritlerdeki en ucuz tek iyileştirmedir ve kötü bir üretimi bir kez yeniden çalıştırmaktan daha az zaman alır.
Gelişmiş brief
Açıklama brief'i → Gelişmiş… dört sekmeli bir brief açar — Bölümler, Dinamik parametreler, Öğrenci yolları ve Aktif öğrenme blokları — böylece bir paragrafın hepsini kapsamasını ummak yerine her parçayı ayrı yönlendirebilirsiniz.
Bölüm listesi bir türün on kısmını kapsar: başlık ve üstveri, gövde veya soru metni, seçenekler veya tercihler, doğru yanıt, ipuçları, çözüm adımları, soru sonrası öğrenme, kısıtlar ve ton, örnekler ve iç notlar.
Bir türün bir kısmı yanlış gelmeye devam ettiğinde kullanın. Yazmak ipuçları formülü belirtmemeli ipuçları bölümünde ana açıklamada söyleyip ummaktan çok daha etkilidir.
İçerik türü tercihleri
Her kısım hangi içerik türlerini kullanmalı? üreticiye şeyleri neden kuracağını üç grupta söyler: içerik bloğu biçimleri, ipucu stilleri ve yanıt değer türleri.
Doğal seçimin yanlış olduğu yerde en çok önemlidir. Kendi haline bırakılan bir fizik gövdesi LaTeX istediği yerde düz metin olarak gelebilir; tercihlerde LaTeX istemek düzenlemeden sonra değil ilk seferde alır.
Derlenmiş istemi okuma
Herhangi bir çalıştırmadan önce bütün derlenmiş istemi boyutuyla görebilirsiniz ≈ token. Bir kez, erken okumaya değer: açıklamanızın, ayarlarınızın ve örneğinizin tam olarak nasıl sunulduğunu gösterir.
Panel bir istem büyük olduğunda uyarır; çünkü bazı sohbet katmanları uzun yapıştırmaları keser — metni indirip bunun yerine eklemeyi önerir. Dış bir modele yapıştırıp tuhaf kısmi sonuçlar alıyorsanız neden genellikle budur.
Bir çalıştırma ayrıştırmayı başaramazsa, JSON'u elle yapıştır yedektir ve modelden gelen tam yanıt bakılmak üzere kullanılabilir.