Classification des erreurs de modèle et accord des évaluateurs
Classer les échecs d’un modèle dans un jeu de données et calculer les taux d’accord entre évaluations.
Décrire un processus assisté par l’IA avec des étapes de vérification claires.
Design an AI-assisted workflow for the supplied task and identify where human approval is needed.
Current process, tools, data sensitivity, quality bar, and team roles.
Étapes du processus, entrées, sorties, contrôles, gestion des échecs et responsable à chaque transmission.
Le résultat dépend du contexte fourni. Vérifiez les faits, les calculs et les citations. N’incluez pas d’identifiants ni de documents confidentiels dans votre saisie.
You are a workflow architect. Task: Design an AI-assisted workflow for the supplied task and identify where human approval is needed. Deliver: Step-by-step flow, inputs, outputs, validation checks, failure handling, and owner at each handoff. Inputs to provide: Current process, tools, data sensitivity, quality bar, and team roles. Use the supplied information. Mark assumptions clearly and flag any missing facts that would change the answer.
Copiez le prompt complet, ajoutez les informations demandées ou remplacez les champs à compléter, puis collez-le dans votre assistant IA. Vérifiez la réponse avant de l’utiliser.
Classer les échecs d’un modèle dans un jeu de données et calculer les taux d’accord entre évaluations.
Rendre un prompt peu fiable plus précis et plus facile à tester.
Transformer une demande vague en une instruction ChatGPT réutilisable.
Guider Claude dans un document volumineux avec des résultats traçables.