Quest Ladder
TeachFORGE.ai
Quest Ladder / Bản brief AI
Mô tả, bản brief AI và tùy chọn loại nội dung
Khác biệt giữa loại được tạo mà bạn viết lại và loại bạn xuất bản.
Brief mơ hồ được trả lời mơ hồ, với tốc độ.
Mô tả làm việc
Trên các làn AI, Mô tả trường trên tab Chi tiết là bản brief. Mọi thứ khác — định dạng, môn, nhóm tuổi, điểm — là cấu trúc; đây là nơi duy nhất bạn nói câu hỏi thực sự để làm gì.
Một mô tả hữu ích nói ba điều: sự hiểu nào đang được kiểm tra, người học chưa nắm thường làm gì thay thế, và bất cứ gì phải hoặc không được xuất hiện.
Một dòng tạo ra chất lượng đáng giá một dòng. Hai hoặc ba câu ý định thật là cải thiện rẻ nhất có sẵn trên các làn này, và tốn ít thời gian hơn chạy lại một lần tạo kém một lần.
Brief nâng cao
Brief mô tả → Nâng cao… mở brief với bốn tab — Các phần, Tham số động, Đường học sinh và Khối học chủ động — để bạn dẫn mỗi phần riêng chứ không hy vọng một đoạn phủ tất cả.
Danh sách phần của nó phủ mười phần của một loại: tiêu đề và siêu dữ liệu, thân câu hoặc văn bản câu hỏi, lựa chọn, đáp án đúng, gợi ý, bước lời giải, học sau câu hỏi, ràng buộc và giọng điệu, ví dụ, và ghi chú nội bộ.
Dùng khi một phần của loại cứ trả về sai. Viết gợi ý không được nêu công thức trong phần gợi ý hiệu quả hơn nhiều so với nói trong mô tả chính rồi hy vọng.
Tùy chọn loại nội dung
Mỗi phần nên dùng loại nội dung nào? bảo bộ tạo xây mọi thứ từ gì, trong ba nhóm: định dạng khối nội dung, kiểu gợi ý và loại giá trị đáp án.
Nó quan trọng nhất khi lựa chọn tự nhiên sai. Thân câu vật lý để tự nó có thể đến dưới dạng văn bản thuần nơi nó muốn LaTeX; yêu cầu LaTeX trong tùy chọn nhận nó lần đầu chứ không sau một lần sửa.
Đọc lời nhắc đã biên dịch
Trước bất kỳ lần chạy nào bạn có thể thấy toàn bộ lời nhắc đã biên dịch, với kích thước dạng ≈ tokens. Đáng đọc một lần, sớm: nó hiện chính xác mô tả, cài đặt và mẫu chuẩn của bạn đang được trình bày thế nào.
Bảng cảnh báo khi lời nhắc lớn, vì một số tầng chat cắt dán dài — nó gợi ý tải văn bản xuống và đính kèm thay thế. Nếu bạn dán vào mô hình bên ngoài và nhận kết quả kỳ lạ thiếu sót, thường là vì vậy.
Khi một lần chạy không phân tích được, Dán JSON thủ công là phương án dự phòng, và phản hồi chính xác từ mô hình có sẵn để xem.