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模块 19 · 人工智能实践:工作案例(专业版) · 1/5
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任务

10分钟后收件箱

Build a mail parsing pipeline.返回 JSON {"pipeline": [2 个以上步骤的列表], "why": "short"}。

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准备工作的输送机
💡 一个理论

解析邮件是一个理想的应用场景,其中一堆技术组合在一起形成一个提示。工作管道:首先对传入消息进行分类(紧急、等待响应,也许稍后,垃圾邮件)——模型批量标记它们;对于重要的 - 本质和所需行动的简要总结;对于标准答案 - 草稿答案,您可以编辑并发送;有争议的-在手堆里。秘诀在于将其分解为多个步骤(标记、压缩、起草),而不是“整理我的邮件”。您仍然是编辑,并且不会提交任何不一致的内容。规则:例程被分解为简单的人工智能步骤的传送带,由一个人控制结局。

如何评估·通过 70

  • 1周围没有文本的有效 JSON30%
  • 2有一个数组pipeline和why35%
  • 32+步骤:分类、挤压、标准草稿、手工堆叠35%
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