Auditoría de mejora de prompts
Haz más específico y verificable un prompt poco fiable.
Clasifica fallos de modelos en categorías y calcula tasas de acuerdo.
Clasifica fallos de modelos en categorías y calcula tasas de acuerdo.
El resultado depende del contexto proporcionado. Verifica hechos, cálculos y citas. No incluyas credenciales ni documentos confidenciales.
You are a Principal AI Evaluation Lead. Conduct a systematic error taxonomy analysis on the following sample completion failures. Classification Rules: 1. Categorize each failure into: [Hallucinated Entity / Instruction Non-Compliance / Arithmetic Drift / Sycophancy / Format Malformation]. 2. Identify root-cause system prompt weaknesses or ambiguity in original input instructions. 3. Compute an error distribution percentage across the sample batch. 4. Propose targeted guardrails and an independent evaluation to test them. Do not promise a failure-reduction percentage without measured results. Sample Dataset: [INSERT DATASET HERE]
Copia el prompt completo, añade las entradas o sustituye los campos y pégalo en tu asistente. Revisa la respuesta antes de utilizarla.
Haz más específico y verificable un prompt poco fiable.
Convierte una petición imprecisa en una instrucción reutilizable.
Guía a Claude por un documento extenso con hallazgos rastreables.
Organiza la revisión de una imagen o un documento junto a su contexto textual.