コンセプト
証拠の境界
結果が直接示すことを、まだテストが必要なことから分離する。
証拠から構築された方法
構造化されたAIの知識、実用的な方法、および実用的なものを適用するためのステップバイステップのガイダンス。
ケースは何が起こったかを答えます。学習はその限られた結果を、次のタスクに持ち込めるコンセプト、チェックリスト、チュートリアルに変換します。
コンセプト
レビュー済み結果にすでに表示されているコンセプトから始めます。
コンセプト
結果が直接示すことを、まだテストが必要なことから分離する。
コンセプト
現在の主要なソースが近くの主張を実際にサポートしているか確認する
コンセプト
エラー、プライバシー、または逆転可能性が重要な場所に責任あるレビューを配置します。
方法とガイド
各方法は公開された証拠に接続し、コピーまたはダウンロードできるテンプレートを含んでいます。
モデルのアイデンティティが決定に影響を与える前に、タスクの適合性、主張、証拠、不確実性、および使いやすさをレビューします。
ラベル、原因、または予測を観測された事実として提示することなく、疎な結果をもとに決定を下します。
ソース値から算術を再構築し、中間精度を保持し、パスと結果が一致する場合にのみ答えを受け入れます。
チュートリアル
入力、人間のチェックポイント、リスク、最終的な成果物を含む具体的なシーケンスに従ってください。
1つのタスクを定義し、制御された出力をキャプチャし、主張を証拠と比較し、限られた決定記録を公開してください。
AIを使って、人間がソース、主張、出版決定、レビュー日を所有する1つの有用なページを研究および下書きするのを支援してください。
現在のNext.jsデプロイメントパスを選択し、製品が必要とするサービスのみをバインドし、逆転可能なプロダクションチェックでリリースします。
7セッションのサイクルを使用して、1つの完全なAI支援製品フローの範囲を設定し、構築し、検証し、リリースし、レビューします。