From 414ec28d7ed6fe3f6b18b5fb447248dcfbd79e27 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: linshen <32978552+linshenkx@users.noreply.github.com> Date: Sun, 22 Mar 2026 14:28:53 +0800 Subject: [PATCH] feat(evaluation): migrate compare rewrite protocol and add calibration artifacts --- .../compare-evaluation-analysis/README.md | 13 +- .../auto-compare-rewrite-effect-analysis.md | 322 ++++ .../current-spec.md | 8 + .../protocol-migration-minimal-plan.md | 508 ++++++ .../structured-compare-calibration/README.md | 75 + .../executions.json | 56 + .../llm-calls.json | 151 ++ .../llm-calls.md | 1176 +++++++++++++ .../pair-judge-payloads.json | 260 +++ .../request.json | 94 ++ .../request.md | 96 ++ .../response.json | 215 +++ .../response.md | 217 +++ .../rewrite-input.txt | 198 +++ .../rewrite-output.txt | 10 + .../rewrite-payload.json | 175 ++ .../scenario.md | 10 + .../summary.json | 54 + .../summary.md | 79 + .../synthesis-payload.json | 150 ++ .../latest/summary.json | 71 + .../latest/summary.md | 19 + 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[current-spec.md](./current-spec.md) 2. [manual-acceptance.md](./manual-acceptance.md) 3. [manual-test-playbook.md](./manual-test-playbook.md) -4. [real-api-samples/review-summary.md](./real-api-samples/review-summary.md) -5. `real-api-samples/*/rendered-messages.md` +4. [protocol-migration-minimal-plan.md](./protocol-migration-minimal-plan.md) +5. [auto-compare-rewrite-effect-analysis.md](./auto-compare-rewrite-effect-analysis.md) +6. [real-api-samples/review-summary.md](./real-api-samples/review-summary.md) +7. `real-api-samples/*/rendered-messages.md` ## 当前目录结构 @@ -23,6 +25,12 @@ - `manual-test-playbook.md` 当前最适合直接照着操作的一份手测步骤文档。 如果你要逐步验证 compare 阶段功能，优先看这份。 +- `protocol-migration-minimal-plan.md` + compare / rewrite 从 Markdown 协议层迁移到 JSON payload 协议层的最小实现方案与落地说明。 + 如果你准备继续做协议层收敛或复盘这次迁移，优先看这份。 +- `auto-compare-rewrite-effect-analysis.md` + 基于真实 calibration 产物整理的效果分析。 + 如果你想判断“当前自动对比评估 + 智能改写到底有没有实际价值”，优先看这份。 - `real-api-samples/` 真实模型请求样例。 这是判断“现在到底发了什么给模型”的最高优先级证据。 @@ -37,6 +45,7 @@ - 右侧多个输出一起比的是“对比评估”。 - 左侧只看设计态输入，右侧只看执行态证据。 - 文本模式当前主线已经基本完成。 +- compare / rewrite 的 LLM 协议层已经迁移为“规则说明 + JSON payload”，Markdown 现在主要保留给 docs / calibration 调试视图。 - image 右侧评估链路仍未纳入本轮范围。 ## 当前真实样例覆盖 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/auto-compare-rewrite-effect-analysis.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/auto-compare-rewrite-effect-analysis.md new file mode 100644 index 00000000..7e279a53 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/auto-compare-rewrite-effect-analysis.md @@ -0,0 +1,322 @@ +# 自动对比评估优化链路效果分析 + +> 基于 `2026-03-22` 这一轮真实 calibration 产物整理。 +> 分析对象是当前 compare 阶段与“评估后智能改写”链路的实际表现，不包含后续多轮 SPO 自动迭代。 + +## 1. 这份文档要回答什么 + +我们当前已经把自动优化拆成了这条链路： + +1. 执行测试 +2. 结构化对比评估 +3. 压缩评估证据 +4. 基于评估进行智能改写 + +这份文档主要回答三个问题： + +- 当前 compare 本身的判断质量如何 +- 当前 rewrite 是否真的能根据 compare 结果做出有价值的 prompt 改写 +- 这条链路距离“可放心自动多轮迭代”还有多远 + +## 2. 结论先说 + +当前链路已经具备了明显的实用价值，但更适合做“保守纠错型优化”，还不适合直接承担“强自动增益型优化”。 + +更具体地说： + +- compare 已经达到“可作为自动优化上游判断器”的水平 +- rewrite 已经达到“能修坏改动、能回收过拟合、能恢复 contract”的水平 +- 整条链路尚未达到“可以放心多轮自动迭代”的水平 + +## 3. 本轮真实证据范围 + +本轮主要看了 1 个 live case 和 5 个跨主题 synthetic case： + +- `live-basic-system-boundary-control` +- `synthetic-medical-latent-trigger-overfit` +- `synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship` +- `synthetic-legal-flat-not-unclear` +- `synthetic-teaching-overfit-regression` +- `synthetic-hiring-replica-semantic-instability` + +总览见： + +- `structured-compare-calibration/latest/summary.md` + +其中 synthetic case 的命中情况为： + +- 医疗分诊 latent overfit：`3/5` +- 电商 schema / contract：`6/6` +- 法务 flat vs unclear：`3/3` +- 教学 overfit regression：`6/6` +- 招聘 replica instability：`4/4` + +## 4. 当前已经验证到的能力 + +### 4.1 compare 能稳定识别“硬问题” + +当前 compare 最可靠的能力，是识别那些有明确结构语义的问题： + +- schema / contract 漂移 +- output boundary 漂移 +- 样例贴合型过拟合 +- `flat` 与 `unclear` 的区分 +- 单次收益与 replica 稳定性的区分 + +这意味着 compare 不再只是“泛泛说哪个好一点”，而是已经能承担自动化流程中的“风险门控”职责。 + +### 4.2 rewrite 能把明显坏改动拉回安全区 + +当前 rewrite 的最好表现，不是把 prompt 优化得多惊艳，而是它已经能： + +- 恢复被 workspace 改坏的 schema / contract +- 删除明显针对单一样例的硬编码规则 +- 把 prompt 拉回更通用、更稳的结构 + +这类能力对于后续 SPO 很关键，因为它意味着自动优化链路至少具备“不会一路越改越歪”的基础。 + +### 4.3 live case 说明系统已经有“不过度乱改”的倾向 + +在真实 `basic-system` live case 中，compare 给出的结论是： + +- `targetVsBaseline = improved` +- `targetVsReferenceGap = none` +- `stopRecommendation = review` + +而 rewrite 基本保持了当前 workspace prompt 的核心结构，没有凭空做大幅重写。 + +这说明当前 rewrite 至少有一定保守性，不会在已经比较好的 prompt 上随意做大动作。 + +## 5. 典型正向案例 + +### 5.1 电商 schema case：已经具备“先修硬伤，再吸收优点”的能力 + +对应样本： + +- `structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/summary.md` + +这里的关键点是： + +- target/workspace 改坏了字段名和顶层结构 +- teacher/workspace 的文案表达更好看 +- compare 仍然优先判定 schema / contract 回退 + +更重要的是 rewrite 的行为： + +- 没有继续保留坏 contract +- 先恢复 `title / selling_points / cautions` +- 再吸收 teacher 那些更概括、更有卖点的表达策略 + +这说明当前链路已经不是“谁写得更像大模型就跟谁学”，而是已经具备了较强的结构优先级。 + +### 5.2 教学 case：已经能识别“像样例答案”不等于“更好的 prompt” + +对应样本： + +- `structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/summary.md` + +这里的 target/workspace 做的是很多自动优化系统最容易犯的错： + +- 为当前题目写一个很像“正确答案”的口诀 +- 但丢掉了通用原理 +- 结果在当前样例上更顺口，在泛化上却更差 + +compare 在这里给出了比较准确的判断： + +- `targetVsBaseline = regressed` +- `overfitRisk = high` +- `referenceBaseline = unsupported` + +rewrite 最终也把 prompt 改回了“先讲通用原理，再讲题目”的结构。 + +这说明当前链路在“反过拟合纠偏”上已经具备较好的实战价值。 + +### 5.3 招聘 case：compare 已能识别“单次赢了，但不稳定” + +对应样本： + +- `structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/summary.md` + +这里的关键点是： + +- target/workspace 比 previous 更结构化 +- 单次输出看起来更好 +- 但 replica 给出了不同的 `recommendation` + +compare 能正确识别： + +- `targetVsBaseline = improved` +- `targetReplica = unstable` +- `stopRecommendation = review` + +这说明 compare 已经不会把“单次跑得好”直接当成“稳定改进”。 + +这是后续做自动迭代时非常重要的一道安全阀。 + +## 6. 当前最明显的不足 + +### 6.1 rewrite 仍然更擅长“修格式”，不擅长“修决策边界” + +在招聘 instability case 里，compare 已经知道问题本质是： + +- recommendation 的语义决策不稳定 + +但 rewrite 产出的新 prompt 更偏向加强： + +- JSON 结构约束 +- 字段枚举值 +- 分析必须具体 + +这些改动不是错，但它们更像是在修“格式一致性”，不是在修“为什么同一份证据会从 `hold` 漂到 `hire`”。 + +也就是说： + +- compare 已经能发现语义级稳定性问题 +- rewrite 还不太会针对这种问题做深层修复 + +### 6.2 flat 场景下，rewrite 还缺少足够克制的 no-op 策略 + +补充说明： + +- 这份分析完成后，代码里已经补上了第一版 `rewriteGuidance` gating +- 当前规则会让 `flat + no-gap` 更倾向于 `skip` +- 以及让 `improved + no-gap + low-headroom` 更倾向于 `minor-rewrite` + +所以下面这段问题描述，主要代表“本轮真实 calibration 暴露出来的原始问题”，而不是当前代码仍然完全没有处理。 + +在法务 case 中，compare 的判断是比较理想的： + +- `targetVsBaseline = flat` +- `targetVsReferenceGap = none` + +这说明当前 workspace prompt 其实没有明显需要继续改的地方。 + +但 rewrite 仍然生成了一版“更简洁、更可操作、避免特定词过拟合”的新 prompt。 + +这个结果不算错，但它暴露出一个问题： + +- 当前系统还不太会在“其实没必要改”时选择少改或不改 + +如果后面直接把这条链路接到多轮自动迭代中，这种轻微但持续的无效改写，会慢慢把 prompt 推向不必要的复杂化。 + +### 6.3 当前还没有完成“改写后再验证”的闭环证明 + +现在已经证明了两件事： + +- compare 的判断经常是合理的 +- rewrite 的输出方向经常是合理的 + +但还没有完整证明第三件事： + +- rewrite 之后重新执行测试，结果是否真的更好 + +也就是说，当前还主要证明了“它会提出像样的修改”，尚未完全证明“它会稳定带来实测收益”。 + +这也是为什么当前更适合把它看成“自动辅助优化器”，而不是“自动闭环优化器”。 + +## 7. 医疗 case 带来的重要新认知 + +对应样本： + +- `structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/summary.md` + +这个 case 原本更像是想测试： + +- “看起来有样例收益，但其实过拟合风险很高” + +但当前 compare 实际给出的结论更强： + +- `targetVsBaseline = regressed` +- `overfitRisk = high` +- `stopRecommendation = review` + +这说明在医疗这类高风险主题里，当前 compare 会显著更保守。 + +这个现象我认为总体是正向的，原因有两点： + +- 它没有被“当前样例上更像对题作答”骗过去 +- 它开始表现出一定领域风险敏感性 + +这也意味着我们的 calibration 样本已经不再只是验证“提示词会不会跑通”，而是真的能测出 judge / synthesis 的边界风格。 + +## 8. 当前适合做什么，不适合做什么 + +### 8.1 当前已经适合 + +- 作为 compare 阶段的自动判断器 +- 自动识别明显回退 +- 自动识别 schema / contract 漂移 +- 自动识别样例过拟合 +- 自动把 workspace prompt 拉回更稳、更通用的版本 + +### 8.2 当前还不适合 + +- 直接做多轮无人值守自动迭代 +- 遇到 `flat` 场景时持续自动改写 +- 依赖当前 rewrite 去修复杂的语义级稳定性问题 +- 在没有复测闭环的情况下宣称“自动优化成功” + +## 9. 对下一阶段实现的建议 + +### 9.1 优先补 rewrite gating + +状态更新： + +- 这一项已经落地了第一版 +- 当前是保守规则，不是最终形态 +- 后续重点应从“有没有 gating”转向“gating 是否足够细、是否与 UI / SPO 编排联动” + +建议增加“是否值得改写”的显式门控逻辑。 + +一个比较合适的第一版规则是： + +- 当 `targetVsBaseline = flat` +- 且 `targetVsReferenceGap = none` +- 且 `improvementHeadroom` 不是 `high` + +则默认不自动改写，或至少进入“建议不改写”的保守分支。 + +这能减少 flat case 下的无效扰动。 + +### 9.2 为 instability 单独设计 rewrite 策略 + +状态更新： + +- 这一项已经落地第一版专项指令 +- 当前通过 `rewriteGuidance.focusAreas / priorityMoves` 把 instability 传给 rewrite +- 现在 rewrite 至少会被明确要求去补“判定标准 / tie-break / 保守默认规则” + +当前 instability 已经能被 compare 看见，但 rewrite 还不会针对性修复。 + +后续应明确让 rewrite 学会根据 instability 去补： + +- recommendation / decision 的判定优先级 +- tie-break 规则 +- 证据不足时的默认落点 +- 关键字段之间的约束关系 + +否则它会一直停留在“加强格式约束”的浅层修补。 + +### 9.3 把“改写后复测”纳入正式验收 + +真正的自动优化效果，不应该只看 compare 和 rewrite 的文字质量。 + +后续一旦进入 SPO 或一轮自动迭代，应该把以下链路作为正式验收对象： + +1. 先执行测试 +2. compare +3. rewrite +4. 用 rewrite 结果重新执行测试 +5. 再 compare 一次 + +只有做到这一步，我们才能更有把握地回答： + +- 这条链路到底是在产生真实收益 +- 还是只是在生成听起来合理的“优化建议” + +## 10. 最后一句判断 + +如果只问一句“当前自动对比评估优化效果怎么样”，我的判断是： + +它已经成功跨过了“只能演示”的阶段，进入了“可以作为真实优化系统基础能力”的阶段； +但距离“稳定可靠的自动多轮优化器”，还差 rewrite gating、instability 定向改写，以及改写后复测闭环这三块关键能力。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/current-spec.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/current-spec.md index 34771e75..2a6f3211 100644 --- a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/current-spec.md +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/current-spec.md @@ -114,6 +114,11 @@ - 复用 iterate 链路的增强通用重写能力 - 重写输入会对评估结果做去重、分层与 compare 焦点压缩 - 重写输入已显式纳入 `conflictSignals` + - 重写输入已新增 machine-readable `rewriteGuidance` + - 当前已落地第一版 rewrite gating： + - `flat + no-gap` 场景默认倾向 `skip` + - `improved + no-gap + low-headroom` 场景默认倾向 `minor-rewrite` + - 仍存在明显回退 / 不稳定 / 不被支持改动时，继续走 `rewrite` - 当前仍未落地的，主要是上层复用能力： - 更独立的通用智能重写协议 / 模板 @@ -316,6 +321,9 @@ - 结果面板已支持基于整份评估结果的一键“智能重写”，并直接复用 iterate 版本链路。 - 智能重写当前会显式消费 `compareStopSignals + compareInsights + conflictSignals`。 - compare 结果元数据在 UI 侧已统一抽成共享消费模块，避免 `useEvaluation / EvaluationPanel / rewrite` 多处漂移。 +- rewrite payload 当前已包含 `rewriteGuidance.recommendation`，用于约束 `skip / minor-rewrite / rewrite` 三类行为。 +- rewrite payload 当前还会附带 `rewriteGuidance.focusAreas / priorityMoves`，用于把 `instability / contract-repair / generalization` 转成更可执行的专项改写指令。 +- UI 侧当前已识别 `rewriteGuidance.recommendation = skip`，会在“智能重写”入口直接短路，不再无意义发起 iterate 请求。 ## 8. 当前剩余问题 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/protocol-migration-minimal-plan.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/protocol-migration-minimal-plan.md new file mode 100644 index 00000000..e2e78034 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/protocol-migration-minimal-plan.md @@ -0,0 +1,508 @@ +# Compare / Rewrite 协议层迁移最小方案 + +> 目标：把 compare / rewrite 发送给 LLM 的“机器协议层”从 Markdown 拼接，迁移为“少量自然语言说明 + JSON payload 证据层”。 +> 约束：尽量不扩大 compare 主能力范围，不改用户可见功能语义；优先降低边界模糊、fence 嵌套、schema 漂移、消息包装漂移。 + +## 当前状态 + +- 已落地：`pairwise judge`、`structured compare synthesis`、`rewrite-from-evaluation` 都已切到“规则说明 + JSON payload”协议。 +- 已落地：rewrite payload 现在额外包含 machine-readable `rewriteGuidance`，用于表达 `skip / minor-rewrite / rewrite` 的第一版 gating 结论。 +- 已保留：Markdown 渲染函数没有删除，继续作为 docs / calibration 的 debug 辅助视图。 +- 已验证：本地单测、`@prompt-optimizer/core build`、`pnpm compare:calibrate` 已跑通。 +- 当前 calibration 结果： + - `synthetic-schema-drift-regression`: `4/4` + - `synthetic-cosmetic-regression`: `3/3` + - `synthetic-replica-instability`: `3/3` + - `synthetic-overfit-risk`: `3/4` +- 当前 rewrite 输出已确认不再出现 code fence、`role/content` 包装或消息数组包装。 + +## 1. 背景与问题 + +当前 compare / rewrite 链路里，发送给 LLM 的核心输入大量依赖 Markdown 结构： + +- `pairwise judge` 使用： + - `roleBindingsMarkdown` + - `renderedTestCasesMarkdown` + - `renderedLeftSnapshotMarkdown` + - `renderedRightSnapshotMarkdown` +- `synthesis` 使用： + - `roleBindingsMarkdown` + - `synthesisHintsMarkdown` + - `judgeResultsMarkdown` +- `rewrite-from-evaluation` 虽然已经补上了 `workspacePrompt` / `referencePrompt`，但整体仍是“自然语言规则 + 文本分段”的组织方式。 + +这会带来四类问题： + +- 协议层与证据正文都使用 Markdown，边界不清。 +- 被评估 prompt / 输出本身也常包含 Markdown、代码块、标题、列表，LLM 很容易误判层级。 +- 结构化 compare 的判断阶段，原本应识别为“正文中的边界违例”，却可能被当成“上层格式的一部分”。 +- rewrite 阶段容易把提示词正文包成代码块、`role/content` 对象、消息数组，或者错误继承正文里的展示包装。 + +一句话概括： + +**Markdown 适合作为展示层，不适合作为机器协议层。** + +## 2. 改造目标 + +本次最小迁移只做一件事： + +- **LLM 真正收到的协议层改成 JSON payload** + +同时保留： + +- docs / calibration / real-api-samples 中现有 Markdown 调试产物 +- 现有 compare 能力边界与 UI 行为 +- 现有 `EvaluationService` 的整体调用时序 + +即： + +- 面向模型：结构化 payload +- 面向人看：Markdown 渲染视图 + +## 3. 迁移原则 + +### 3.1 协议分层 + +以后每条 compare / rewrite LLM 请求都分成两层： + +- 说明层：少量自然语言规则 +- 证据层：JSON payload + +说明层只做： + +- 定义任务目标 +- 定义判断规则 +- 定义输出 contract + +JSON payload 只做： + +- 承载 testCases +- 承载 snapshots +- 承载 judgeResults +- 承载 focus / stop signals / compare insights +- 承载 workspacePrompt / referencePrompt + +### 3.2 原始证据一律作为字符串字段 + +被评估 prompt / output / reasoning / test input 中即使包含： + +- Markdown +- code fence +- XML +- JSON +- 标题 / 列表 + +也都只能出现在 JSON 字段值里，视为**原始证据正文**，而不是协议层结构。 + +### 3.3 Markdown 只保留在调试视图 + +这些仍可保留 Markdown： + +- `docs/workspace/compare-evaluation-analysis/real-api-samples/*` +- `structured-compare-calibration/latest/*/llm-calls.md` +- `request.md` / `response.md` + +但这些 Markdown 是**调试渲染产物**，不是模型真实接收的协议文本。 + +## 4. 当前实现与目标实现对照 + +### 4.1 Pairwise Judge + +当前： + +- system prompt：规则说明 +- user prompt：`roleBindingsMarkdown + testCasesMarkdown + left/right snapshot markdown` + +目标： + +- system prompt：规则说明，增加“JSON 字段中的字符串都视为原始证据” +- user prompt：`Evidence Payload` 的 JSON 文本 + +建议 payload 结构： + +```json +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "purpose": "Judge whether the target prompt behaves stably across repeated executions instead of improving by chance.", + "signalName": "stability", + "allowedSignalValues": ["stable", "unstable", "unclear"], + "focusBrief": "如果同一个 target prompt 在重复执行时出现格式飘移或边界滑移，应把稳定性问题显式暴露出来。" + }, + "roleBindings": [ + { "snapshotId": "a", "snapshotLabel": "A", "role": "target" }, + { "snapshotId": "b", "snapshotLabel": "B", "role": "baseline" }, + { "snapshotId": "c", "snapshotLabel": "C", "role": "reference" }, + { "snapshotId": "d", "snapshotLabel": "D", "role": "referenceBaseline" }, + { "snapshotId": "e", "snapshotLabel": "E", "role": "replica" } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "label": "工单输入", + "input": { + "kind": "text", + "label": "工单输入", + "content": "用户反馈同一个月内收到 5 次异常登录提醒，并怀疑账号被盗。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { "kind": "workspace", "label": "Workspace" }, + "promptText": "你是风险分级助手。只输出 JSON 对象...", + "output": "{\"level\":\"high\",...}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "e", + "label": "E", + "role": "replica", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { "kind": "workspace", "label": "Replica" }, + "promptText": "你是风险分级助手。只输出 JSON 对象...", + "output": "```json\\n{\"level\":\"high\",...}\\n```\\n补充说明：建议同时检查近期设备记录。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace-replica" + } +} +``` + +### 4.2 Synthesis + +当前： + +- 传入 `synthesisHintsMarkdown` +- 再把 `judgeResultsMarkdown` 拼接进去 + +目标： + +- system prompt：保留综合规则 +- user prompt：传入一个 `Synthesis Payload` + +建议 payload 结构： + +```json +{ + "scenario": { + "roleName": "Structured System Prompt Compare Synthesizer", + "subjectLabel": "system prompt", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少额外解释与格式滑移。" + }, + "roleBindings": [ + { "snapshotId": "a", "snapshotLabel": "A", "role": "target" }, + { "snapshotId": "b", "snapshotLabel": "B", "role": "baseline" }, + { "snapshotId": "c", "snapshotLabel": "C", "role": "reference" }, + { "snapshotId": "d", "snapshotLabel": "D", "role": "referenceBaseline" } + ], + "deterministicHints": { + "signalSnapshot": { + "progress": "improved", + "gap": "none", + "promptValidity": "supported", + "stability": "unstable" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review" + }, + "learnableSignals": [ + "在提示词中明确使用“只输出 JSON 对象”并列出字段名，可以稳定输出格式。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在 Replica 测试中出现 JSON 外补充说明。" + ], + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "..." + } + ] +} +``` + +### 4.3 Rewrite From Evaluation + +当前： + +- 规则说明 +- `workspacePrompt` / `referencePrompt` 文本块 +- `result.summary` / `improvements` / `compareInsights` 等文本块 + +目标： + +- system 或 user prompt 顶部保留重写规则 +- 下方传一个 `Rewrite Payload` + +建议 payload 结构： + +```json +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "subjectLabel": "系统提示词", + "overallScore": 65 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是风险分级助手。只输出一个 JSON 对象...", + "referencePrompt": "你是风险分级助手。输出 level, rationale, next_action。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target 相比 Baseline 有进步，但 Replica 暴露出格式漂移。", + "improvements": [ + "在提示词中明确使用“只输出 JSON 对象”并列出字段格式。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review" + }, + "compareInsights": { + "progressSummary": { "...": "..." }, + "stabilitySummary": { "...": "..." }, + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + } + } +} +``` + +## 5. 最小代码改造范围 + +### 5.1 第一批必改 + +#### A. `packages/core/src/services/evaluation/structured-compare-prompts.ts` + +当前职责： + +- 组装 `pairwise judge` / `synthesis` 模板上下文 + +要改成： + +- 新增 payload builder +- 不再要求上层先把证据渲染成 Markdown 字符串 + +建议新增函数： + +- `buildStructuredComparePairJudgePayload()` +- `buildStructuredCompareSynthesisPayload()` + +对应新的 params 类型： + +- `StructuredComparePairJudgePayloadParams` +- `StructuredCompareSynthesisPayloadParams` + +#### B. `packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/*` + +当前模板里有很多： + +- `roleBindingsMarkdown` +- `renderedTestCasesMarkdown` +- `judgeResultsMarkdown` + +要改成： + +- `pairJudgePayloadJson` +- `synthesisPayloadJson` + +并在 system prompt 中明确写： + +- payload 中的字符串字段全部视为原始证据 +- 不要把字段值中的 Markdown / code fence 当成协议层结构 + +#### C. `packages/core/src/services/evaluation/service.ts` + +当前： + +- 先把 snapshot/testCase 渲染成 markdown，再传给 builder + +要改成： + +- 保留当前的 normalize / role / judgePlan 逻辑 +- 只替换“消息构造层” + +也就是说： + +- `renderStructuredCompareRoleBindings()` +- `renderStructuredCompareJudgeResults()` +- `renderStructuredCompareSynthesisHints()` + +这些函数可以继续保留给 debug view 用 + +但真正给 LLM 的 builder 改走 JSON payload。 + +### 5.2 第二批建议改 + +#### D. `packages/core/src/services/evaluation/rewrite-from-evaluation.ts` + +当前： + +- 已经有了 `workspacePrompt` / `referencePrompt` +- 但输出还是一整段自然语言拼接 + +建议改成： + +- `buildRewritePayload()` +- 模板只渲染： + - 规则说明 + - `Rewrite Payload` JSON + +### 5.3 暂时不改 + +- UI 展示组件 +- compare result 面板结构 +- calibration 文档目录结构 +- `request.md` / `response.md` / `llm-calls.md` 的 Markdown 导出方式 + +## 6. 如何保留当前调试体验 + +为避免“协议层升级后，人类不易读”，建议并行保留两个输出： + +- 面向模型： + - `pairJudgePayloadJson` + - `synthesisPayloadJson` + - `rewritePayloadJson` +- 面向人： + - `rendered-messages.md` + - `request.md` + - `llm-calls.md` + +也就是： + +- 模型看到 JSON payload +- 文档仍然渲染成人可读 Markdown + +这样不会影响： + +- 真实 API 样本对照 +- calibration case 复盘 +- 手工调 prompt 的可读性 + +## 7. 对测试与校准的影响 + +### 7.1 单测 + +要更新的测试主要有两类： + +- `packages/core/tests/unit/evaluation/structured-compare-prompts.test.ts` + - 从断言“出现某个 Markdown 片段” + - 改为断言“出现某个 payload JSON key” +- `packages/core/tests/unit/evaluation/rewrite-from-evaluation.test.ts` + - 从断言“某段自然语言存在” + - 改为断言： + - 存在 `workspacePrompt` + - 存在 `referencePrompt` + - 存在 `compressedEvaluation` + - 存在 contract / raw prompt text 的规则 + +### 7.2 Calibration + +`scripts/run-structured-compare-calibration.mjs` 不需要改业务流程，只需： + +- 保存新的 payload 原文 +- docs 里继续保留 markdown 渲染版 + +建议新增产物： + +- `pair-judge-payload.json` +- `synthesis-payload.json` +- `rewrite-payload.json` + +这样以后复盘时可以直接看机器协议层是否干净。 + +## 8. 推荐实施顺序 + +### Phase 1：Pairwise Judge 协议化 + +只改： + +- `structured-compare-prompts.ts` +- `evaluation-structured-compare` 模板 +- `service.ts` 里 pairwise message 构造 + +验收标准： + +- `synthetic-replica-instability` 仍稳定命中 +- `synthetic-schema-drift-regression` 仍稳定命中 +- docs 中能看到 payload 与 markdown 调试视图同时存在 + +### Phase 2：Synthesis 协议化 + +只改： + +- synthesis builder/template +- synthesis hints 传参结构 + +验收标准： + +- `summary.md` 里的 stop signals 与当前校准结果不明显退化 +- 关键 case 的 conflict signals 保持稳定 + +### Phase 3：Rewrite 协议化 + +只改： + +- `rewrite-from-evaluation.ts` +- `evaluation-rewrite/*` +- UI 调用参数不变，仅消息协议变更 + +验收标准： + +- 不再输出 `role/content` 包装 +- 不再轻易擅改字段名 / schema +- `synthetic-schema-drift-regression` 的 rewrite 继续能恢复 contract + +## 9. 我对“最小实现”的建议 + +如果现在就开始做，我建议不要一步到位把所有 Markdown 都删掉。 + +最小、最稳的改法是： + +1. 先保留现有自然语言说明段 +2. 把核心证据从 Markdown 改成 JSON payload +3. 现有 Markdown 渲染函数先不删，只降级为 debug 辅助函数 + +这样有几个好处： + +- 改动面可控 +- calibration runner 几乎不用重写 +- prompt 调优时仍保留人类可读性 +- 协议层已经完成最关键的去歧义 + +## 10. 最终判断 + +对于你们这个项目，我建议把协议层原则正式定下来： + +**Markdown 只做展示层，JSON payload 才是机器协议层。** + +这是对 compare / rewrite 最有价值的一次“基础设施型”收敛，因为它会同时提升： + +- 对比评估的稳定性 +- calibration 的可解释性 +- rewrite 的 contract 保真度 +- 后续 SPO 自动迭代链路的可靠性 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/README.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/README.md new file mode 100644 index 00000000..917e285d --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/README.md @@ -0,0 +1,75 @@ +# Structured Compare Calibration + +> 这一组样本不是为了证明 compare 功能“能跑”，而是为了校准我们新引入的 structured compare judge / synthesis / rewrite 提示词。 + +## 目标 + +- 为 `pairwise judge` 提供少量但高价值的校准场景。 +- 让 `synthesis` 在这些场景下暴露出是否存在“过度乐观”“忽略 overfit 风险”“把单次好运当稳定收益”等问题。 +- 让 `rewrite-from-evaluation` 接收到的上游证据足够清晰、可压缩、可复用。 + +## 场景设计原则 + +- 样本要能稳定打到某个误判风险，而不是泛泛比较“哪个输出更好”。 +- 每个样本都应能回答一个具体问题。 +- 尽量把“结构性收益”和“样例贴合收益”区分开。 +- 至少覆盖一次真实 target/teacher 执行，避免全部停留在手工构造快照。 + +## 当前样本 + +- `live-basic-system-boundary-control` + 使用真实模型执行 4 个快照，观察 structured compare 是否能识别“只输出 JSON、不要解释”的边界控制收益。 +- `synthetic-medical-latent-trigger-overfit` + 医疗分诊场景。目标是观察系统能否识别“样例触发词硬编码”带来的高过拟合风险，而不是把更激进的动作建议直接当成收益。 +- `synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship` + 电商商品抽取场景。目标是校准 compare 是否会坚持 schema / contract 优先，不会因为 teacher 输出更流畅就放过字段改名和 wrapper 漂移。 +- `synthetic-legal-flat-not-unclear` + 法务风险摘要场景。目标是让 judge 学会把“结论等价、只改措辞”的情况稳定判为 `flat`，而不是退化成 `unclear`。 +- `synthetic-teaching-overfit-regression` + 教学讲解场景。目标是识别“为当前题目硬塞口诀导致通用原理丢失”的回退，并保留高 overfit 风险。 +- `synthetic-hiring-replica-semantic-instability` + 招聘筛选场景。目标是区分“单次输出更像样”和“同 prompt 反复执行仍稳定”这两件事。 + +## 最新校准结论 + +- synthetic 校准样本已经切换为跨主题集合，不再集中在客服/登录失败这一类题材上，目的是降低 calibration 自身对单一领域的过拟合。 +- `pairwise judge` 目前在 5 个跨主题 synthetic case 中，已经能稳定识别 3 类核心能力： + - schema / contract 漂移应判回退 + - “flat 不是 unclear” + - replica 语义不稳定应触发保守 stopRecommendation +- `rewrite-from-evaluation` 在医疗、教学、电商这类样本上，已经能根据 compare 结论回退到更稳的通用 prompt，而不是继续保留样例贴合规则或坏 contract。 +- 当前最有价值的新发现来自 `synthetic-medical-latent-trigger-overfit`： + compare 并没有把它看成“轻微过拟合但仍可能有收益”，而是直接判成了 `regressed + high overfit risk`。这说明现在的 judge 对高风险领域会更保守，也说明该样本已经能检验更细的提示词边界。 +- live case 当前仍是 `targetVsBaseline=improved` 且 `stopRecommendation=review`。这说明真实边界控制收益仍可见，但系统仍保持保守，不会轻易建议停止。 + +## 运行方式 + +在项目根目录执行： + +```bash +pnpm -F @prompt-optimizer/core build +node scripts/run-structured-compare-calibration.mjs +``` + +或直接使用： + +```bash +pnpm compare:calibrate +``` + +## 输出位置 + +- 总结：`docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/summary.md` +- 每个 case 的 request / response / rewrite / llm-calls 都在对应子目录中。 +- 每个 case 还会落盘： + - `pair-judge-payloads.json` + - `synthesis-payload.json` + - `rewrite-payload.json` + +## 如何使用这些结果 + +- 如果 synthetic case 没命中预期，优先改 compare judge / synthesis 提示词。 +- 如果 live case 的 stopSignals 合理，但 rewrite 输出方向仍然跑偏，优先改 rewrite-from-evaluation 模板。 +- 如果 rewrite 输出开始擅自改字段名、改 schema、改消息包装方式，先检查是否把“当前工作区 prompt 原文”和“参考 prompt 快照”一起喂给了 rewrite 模板。 +- 如果 calibration 偶发被真实 API 超时打断，优先重跑 `pnpm compare:calibrate`；当前 runner 已内置超时拉长和有限重试。 +- 如果 synthetic 与 live 表现相互矛盾，优先检查场景描述是否过于理想化，再决定是否扩充样本。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/executions.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/executions.json new file mode 100644 index 00000000..71f40cdf --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/executions.json @@ -0,0 +1,56 @@ +[ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Target Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"professional and trustworthy\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + { + "id": "b", + "label": "B", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 1, + "label": "Target Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "output": "```json\n{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}\n```", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "previous" + }, + { + "id": "c", + "label": "C", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace" + }, + { + "id": "d", + "label": "D", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 1, + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "output": "{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-previous" + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/llm-calls.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/llm-calls.json new file mode 100644 index 00000000..c8fb3ab9 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/llm-calls.json @@ -0,0 +1,151 @@ +[ + { + "phase": "execute:live-basic-system-boundary-control:a", + "modelKey": "custom", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。" + }, + { + "role": "user", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + ], + "response": "\n\n{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"professional and trustworthy\"}", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "execute:live-basic-system-boundary-control:b", + "modelKey": "custom", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + ], + "response": "\n\n```json\n{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "execute:live-basic-system-boundary-control:c", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。" + }, + { + "role": "user", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + ], + "response": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "execute:live-basic-system-boundary-control:d", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + ], + "response": "{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。\n- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。\n- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。\n- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"none | minor | major | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"purpose\": \"Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.\",\n \"signalName\": \"gap\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"none\",\n \"minor\",\n \"major\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"用户输入\",\n \"content\": \"我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Target Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是一个严格的数据抽取助手。\\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\\nJSON schema 必须为：\\n{\\\"audience\\\": string|null, \\\"pain_points\\\": string[], \\\"tone\\\": string|null}\\n规则：\\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\", \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"], \\\"tone\\\": \\\"professional and trustworthy\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是一个严格的数据抽取助手。\\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\\nJSON schema 必须为：\\n{\\\"audience\\\": string|null, \\\"pain_points\\\": string[], \\\"tone\\\": string|null}\\n规则：\\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\", \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"], \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"minor\",\n \"analysis\": \"两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。\",\n \"evidence\": [\"Target的`tone`字段值为\\\"professional and trustworthy\\\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。\", \"Reference的`tone`字段值为\\\"专业可信\\\"，与用户输入中的中文原词完全一致。\"],\n \"learnableSignals\": [\"在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。\n- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。\n- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"supported | mixed | unsupported | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"purpose\": \"Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.\",\n \"signalName\": \"promptValidity\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"supported\",\n \"mixed\",\n \"unsupported\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"用户输入\",\n \"content\": \"我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是一个严格的数据抽取助手。\\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\\nJSON schema 必须为：\\n{\\\"audience\\\": string|null, \\\"pain_points\\\": string[], \\\"tone\\\": string|null}\\n规则：\\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\", \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"], \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"d\",\n \"label\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Teacher Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是一个严格的数据抽取助手。\\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\\n- audience: string | null\\n- pain_points: string[]\\n- tone: string | null\\n要求：只返回 JSON。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-previous\",\n \"output\": \"{\\n \\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\",\\n \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"],\\n \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"\\n}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。\",\n \"evidence\": [\n \"左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。\",\n \"左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\", \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"], \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"}`。\",\n \"右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{\\n \\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\",\\n \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"],\\n \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"\\n}`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。\",\n \"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": []\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。\n- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。\n- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。\n- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"improved | flat | regressed | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"purpose\": \"Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.\",\n \"signalName\": \"progress\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"improved\",\n \"flat\",\n \"regressed\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"用户输入\",\n \"content\": \"我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Target Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是一个严格的数据抽取助手。\\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\\nJSON schema 必须为：\\n{\\\"audience\\\": string|null, \\\"pain_points\\\": string[], \\\"tone\\\": string|null}\\n规则：\\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\", \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"], \\\"tone\\\": \\\"professional and trustworthy\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"b\",\n \"label\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Target Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是一个严格的数据抽取助手。\\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\\n- audience: string | null\\n- pain_points: string[]\\n- tone: string | null\\n要求：只返回 JSON。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"previous\",\n \"output\": \"```json\\n{\\n \\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\",\\n \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"],\\n \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"\\n}\\n```\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"improved\",\n \"analysis\": \"Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。\",\n \"evidence\": [\"Baseline (B) 的输出包裹了 ````json` 和 ````` 代码块标记，违反了其自身提示词中‘只返回 JSON’的硬性要求。\", \"Target (A) 的输出是纯净的 JSON 对象，完全符合其更详细的提示词规则（‘不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块’）。\", \"两者在内容抽取（audience, pain_points, tone）上完全一致，差异仅在于输出格式的合规性。\"],\n \"learnableSignals\": [\"在数据抽取任务中，明确禁止 Markdown/代码块包装是防止输出协议漂移的有效规则。\", \"在提示词中明确列举禁止项（如‘不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块’）比仅说‘只返回 JSON’更能约束模型行为。\", \"键名（如 ‘tone’）的值应保持与用户输入语言一致（‘专业可信’ vs ‘professional and trustworthy’），Target 的翻译处理可能引入不一致性，但未违反其自身规则。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"当前测试样例中用户输入结构清晰、关键词明确，使得两个版本都能正确抽取内容。改进（格式合规性）的普适性需要在不那么规整的输入上进一步验证。\", \"Target 将 ‘tone’ 值译为英文（‘professional and trustworthy’），虽然未违反其规则，但这种转换是否在所有中文输入场景下都合适存在风险。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "structured-compare-synthesis", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化系统提示词对比综合专家\n\n## Goal\n- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。\n\n## Rules\n1. Target 是唯一优化焦点。\n2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。\n3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。\n4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。\n5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。\n6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。\n7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。\n8. 只返回合法 JSON。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": <0-100>,\n \"dimensions\": [\n { \"key\": \"goalAchievementRobustness\", \"label\": \"目标达成稳定性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"outputQualityCeiling\", \"label\": \"输出质量上限\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"promptPatternQuality\", \"label\": \"提示词模式质量\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"crossSnapshotRobustness\", \"label\": \"跨快照鲁棒性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"workspaceTransferability\", \"label\": \"对工作区的可迁移性\", \"score\": <0-100> }\n ]\n },\n \"improvements\": [\"<可复用改进建议>\"],\n \"summary\": \"<一句话结论>\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"generic | structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"\": \"target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved | flat | regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none | minor | major\",\n \"improvementHeadroom\": \"none | low | medium | high\",\n \"overfitRisk\": \"low | medium | high\",\n \"stopRecommendation\": \"continue | stop | review\",\n \"stopReasons\": [\"<停止原因>\"]\n }\n }\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。\n2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。\n3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。\n\nSynthesis Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"roleName\": \"结构化系统提示词对比综合专家\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"sharedCompareInputs\": true,\n \"samePromptAcrossSnapshots\": true,\n \"crossModelComparison\": true,\n \"focusBrief\": \"优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"deterministicHints\": {\n \"priorityOrder\": [\n \"targetBaseline\",\n \"targetReference\",\n \"referenceBaseline\",\n \"targetReplica\"\n ],\n \"signalSnapshot\": {\n \"progress\": \"improved\",\n \"gap\": \"minor\",\n \"promptValidity\": \"supported\"\n },\n \"derivedStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"minor\",\n \"improvementHeadroom\": \"medium\",\n \"overfitRisk\": \"medium\",\n \"stopRecommendation\": \"continue\",\n \"stopReasons\": [\n \"minor learnable gap remains vs reference\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"learnableSignals\": [\n \"在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。\",\n \"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。\",\n \"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n {\n \"key\": \"sampleOverfitRiskVisible\",\n \"description\": \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n }\n ]\n },\n \"judgeResults\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"b\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"B\",\n \"rightRole\": \"baseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"improved\",\n \"analysis\": \"Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。\",\n \"evidence\": [\n \"Baseline (B) 的输出包裹了\"\n ],\n \"learnableSignals\": [],\n \"overfitWarnings\": []\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"c\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"C\",\n \"rightRole\": \"reference\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"minor\",\n \"analysis\": \"两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。\",\n \"evidence\": [\n \"Target的`tone`字段值为\\\"professional and trustworthy\\\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。\",\n \"Reference的`tone`字段值为\\\"专业可信\\\"，与用户输入中的中文原词完全一致。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。\"\n ]\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"c\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"C\",\n \"leftRole\": \"reference\",\n \"rightSnapshotId\": \"d\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"D\",\n \"rightRole\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。\",\n \"evidence\": [\n \"左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。\",\n \"左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\", \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"], \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"}`。\",\n \"右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{\\n \\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\",\\n \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"],\\n \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"\\n}`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。\",\n \"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": []\n }\n ]\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": 75,\n \"dimensions\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 90\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 70\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 85\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 60\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 70\n }\n ]\n },\n \"improvements\": [\n \"在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。\",\n \"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。\",\n \"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。\"\n ],\n \"summary\": \"Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"a\": \"target\",\n \"b\": \"baseline\",\n \"c\": \"reference\",\n \"d\": \"referenceBaseline\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"minor\",\n \"improvementHeadroom\": \"medium\",\n \"overfitRisk\": \"medium\",\n \"stopRecommendation\": \"continue\",\n \"stopReasons\": [\n \"minor learnable gap remains vs reference\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n }\n }\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "rewrite:live-basic-system-boundary-control", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "user", + "content": "请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。\n\n要求：\n1. \"sourcePrompts.workspacePrompt\" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。\n2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。\n3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。\n4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 \"sourcePrompts.referencePrompt\"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。\n5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。\n6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。\n7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。\n8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。\n9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、\"role/content\" 对象、消息数组或代码块。\n10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。\n11. \"sourcePrompts\" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。\n12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。\n13. 在动手改写前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation\"。\n14. 如果 recommendation 是 \"skip\"，就原样输出 \"sourcePrompts.workspacePrompt\"，不要做任何改写。\n15. 如果 recommendation 是 \"minor-rewrite\"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。\n16. 只有 recommendation 是 \"rewrite\" 时，才允许做更实质性的重写。\n17. 在决定改哪里之前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves\"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。\n18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。\n\nRewrite Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"evaluationType\": \"compare\",\n \"evaluationTypeLabel\": \"对比评估\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"mode\": {\n \"functionMode\": \"basic\",\n \"subMode\": \"system\"\n },\n \"overallScore\": 75\n },\n \"sourcePrompts\": {\n \"workspacePrompt\": \"你是一个严格的数据抽取助手。\\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\\nJSON schema 必须为：\\n{\\\"audience\\\": string|null, \\\"pain_points\\\": string[], \\\"tone\\\": string|null}\\n规则：\\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。\",\n \"referencePrompt\": \"你是一个严格的数据抽取助手。\\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\\n- audience: string | null\\n- pain_points: string[]\\n- tone: string | null\\n要求：只返回 JSON。\"\n },\n \"compressedEvaluation\": {\n \"summary\": \"Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。\",\n \"dimensionScores\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 90\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 70\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 85\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 60\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 70\n }\n ],\n \"improvements\": [\n \"在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。\",\n \"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。\",\n \"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。\"\n ],\n \"patchPlan\": [],\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"minor\",\n \"improvementHeadroom\": \"medium\",\n \"overfitRisk\": \"medium\",\n \"stopRecommendation\": \"continue\",\n \"stopReasons\": [\n \"minor learnable gap remains vs reference\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"compareInsights\": {\n \"pairHighlights\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"improved\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"minor\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。\"\n }\n ],\n \"progressSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"improved\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。\"\n },\n \"referenceGapSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"minor\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。\"\n },\n \"promptChangeSummary\": {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。\"\n },\n \"evidenceHighlights\": [\n \"Baseline (B) 的输出包裹了\",\n \"Target的`tone`字段值为\\\"professional and trustworthy\\\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。\",\n \"Reference的`tone`字段值为\\\"专业可信\\\"，与用户输入中的中文原词完全一致。\",\n \"左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。\",\n \"左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\", \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"], \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\"}`。\",\n \"右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{ \\\"audience\\\": \\\"独立设计师\\\", \\\"pain_points\\\": [\\\"版本混乱\\\", \\\"客户确认来回很慢\\\"], \\\"tone\\\": \\\"专业可信\\\" }`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。\",\n \"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。\",\n \"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n \"sampleOverfitRiskVisible\"\n ]\n },\n \"rewriteGuidance\": {\n \"recommendation\": \"rewrite\",\n \"reasons\": [\n \"当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。\"\n ],\n \"focusAreas\": [\n \"generalization\"\n ],\n \"priorityMoves\": [\n \"删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。\"\n ]\n },\n \"focusSummaryLines\": [\n \"进步判断: Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。\",\n \"参考差距: Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=high | 两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。\",\n \"改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。\"\n ],\n \"conflictLines\": [\n \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n ],\n \"learnableSignalLines\": [\n \"在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。\",\n \"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。\",\n \"仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。\"\n ],\n \"overfitWarningLines\": [\n \"此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。\"\n ],\n \"supportEvidenceLines\": [\n \"1. Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。\",\n \"2. Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=high | 两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻...\",\n \"3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。\",\n \"Baseline (B) 的输出包裹了\"\n ]\n }\n}" + } + ], + "response": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀、代码块、额外的换行或缩进。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。\n5. 对于所有字段，尤其是描述性字段（如 tone），应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译、改写或解释。", + "retryCount": 0 + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/llm-calls.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/llm-calls.md new file mode 100644 index 00000000..fb2ad25d --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/llm-calls.md @@ -0,0 +1,1176 @@ +# LLM Calls + +## Call 1 +- phase: execute:live-basic-system-boundary-control:a +- modelKey: custom + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +你是一个严格的数据抽取助手。 +你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。 +JSON schema 必须为： +{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null} +规则： +1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。 +2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。 +3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。 +4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。 +``` + + +### Response +``` + + +{"audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "professional and trustworthy"} +``` + + +## Call 2 +- phase: execute:live-basic-system-boundary-control:b +- modelKey: custom + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +你是一个严格的数据抽取助手。 +阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段： +- audience: string | null +- pain_points: string[] +- tone: string | null +要求：只返回 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。 +``` + + +### Response +``` + + +```json +{ + "audience": "独立设计师", + "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], + "tone": "专业可信" +} +``` +``` + + +## Call 3 +- phase: execute:live-basic-system-boundary-control:c +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +你是一个严格的数据抽取助手。 +你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。 +JSON schema 必须为： +{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null} +规则： +1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。 +2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。 +3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。 +4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。 +``` + + +### Response +``` +{"audience": "独立设计师", "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], "tone": "专业可信"} +``` + + +## Call 4 +- phase: execute:live-basic-system-boundary-control:d +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +你是一个严格的数据抽取助手。 +阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段： +- audience: string | null +- pain_points: string[] +- tone: string | null +要求：只返回 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。 +``` + + +### Response +``` +{ + "audience": "独立设计师", + "pain_points": ["版本混乱", "客户确认来回很慢"], + "tone": "专业可信" +} +``` + + +## Call 5 +- phase: pair-judge:target-vs-reference +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。 +- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。 +- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。 +- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "none | minor | major | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "用户输入", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Target Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"professional and trustworthy\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "minor", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。", + "evidence": ["Target的`tone`字段值为\"professional and trustworthy\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。", "Reference的`tone`字段值为\"专业可信\"，与用户输入中的中文原词完全一致。"], + "learnableSignals": ["在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。"], + "overfitWarnings": ["此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。"] +} +``` +``` + + +## Call 6 +- phase: pair-judge:reference-vs-reference-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。 +- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。 +- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "supported | mixed | unsupported | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "用户输入", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-previous", + "output": "{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。", + "evidence": [ + "左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。", + "左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。", + "右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [] +} +``` +``` + + +## Call 7 +- phase: pair-judge:target-vs-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。 +- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。 +- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。 +- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "improved | flat | regressed | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "用户输入", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Target Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"professional and trustworthy\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Target Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "previous", + "output": "```json\n{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}\n```" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "improved", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。", + "evidence": ["Baseline (B) 的输出包裹了 ````json` 和 ````` 代码块标记，违反了其自身提示词中‘只返回 JSON’的硬性要求。", "Target (A) 的输出是纯净的 JSON 对象，完全符合其更详细的提示词规则（‘不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块’）。", "两者在内容抽取（audience, pain_points, tone）上完全一致，差异仅在于输出格式的合规性。"], + "learnableSignals": ["在数据抽取任务中，明确禁止 Markdown/代码块包装是防止输出协议漂移的有效规则。", "在提示词中明确列举禁止项（如‘不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块’）比仅说‘只返回 JSON’更能约束模型行为。", "键名（如 ‘tone’）的值应保持与用户输入语言一致（‘专业可信’ vs ‘professional and trustworthy’），Target 的翻译处理可能引入不一致性，但未违反其自身规则。"], + "overfitWarnings": ["当前测试样例中用户输入结构清晰、关键词明确，使得两个版本都能正确抽取内容。改进（格式合规性）的普适性需要在不那么规整的输入上进一步验证。", "Target 将 ‘tone’ 值译为英文（‘professional and trustworthy’），虽然未违反其规则，但这种转换是否在所有中文输入场景下都合适存在风险。"] +} +``` +``` + + +## Call 8 +- phase: structured-compare-synthesis +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化系统提示词对比综合专家 + +## Goal +- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。 + +## Rules +1. Target 是唯一优化焦点。 +2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。 +3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。 +4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。 +5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。 +6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。 +7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。 +8. 只返回合法 JSON。 + +## Output Contract +```json +{ + "score": { + "overall": <0-100>, + "dimensions": [ + { "key": "goalAchievementRobustness", "label": "目标达成稳定性", "score": <0-100> }, + { "key": "outputQualityCeiling", "label": "输出质量上限", "score": <0-100> }, + { "key": "promptPatternQuality", "label": "提示词模式质量", "score": <0-100> }, + { "key": "crossSnapshotRobustness", "label": "跨快照鲁棒性", "score": <0-100> }, + { "key": "workspaceTransferability", "label": "对工作区的可迁移性", "score": <0-100> } + ] + }, + "improvements": ["<可复用改进建议>"], + "summary": "<一句话结论>", + "metadata": { + "compareMode": "generic | structured", + "snapshotRoles": { + "": "target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved | flat | regressed", + "targetVsReferenceGap": "none | minor | major", + "improvementHeadroom": "none | low | medium | high", + "overfitRisk": "low | medium | high", + "stopRecommendation": "continue | stop | review", + "stopReasons": ["<停止原因>"] + } + } +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。 +2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。 +3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。 + +Synthesis Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "improved", + "gap": "minor", + "promptValidity": "supported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "improved", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。", + "evidence": [ + "Baseline (B) 的输出包裹了" + ], + "learnableSignals": [], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "minor", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。", + "evidence": [ + "Target的`tone`字段值为\"professional and trustworthy\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。", + "Reference的`tone`字段值为\"专业可信\"，与用户输入中的中文原词完全一致。" + ], + "learnableSignals": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。" + ], + "overfitWarnings": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。", + "evidence": [ + "左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。", + "左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。", + "右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [] + } + ] +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "score": { + "overall": 75, + "dimensions": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 90 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 70 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 85 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 60 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ] + }, + "improvements": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。", + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + } + } +} +``` +``` + + +## Call 9 +- phase: rewrite:live-basic-system-boundary-control +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: user + +``` +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 75 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "referencePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 90 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 70 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 85 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 60 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ], + "improvements": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Baseline (B) 的输出包裹了", + "Target的`tone`字段值为\"professional and trustworthy\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。", + "Reference的`tone`字段值为\"专业可信\"，与用户输入中的中文原词完全一致。", + "左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。", + "左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。", + "右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{ \"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\" }`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "conflictSignals": [ + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。" + ], + "focusAreas": [ + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=high | 两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + ], + "conflictLines": [ + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。", + "2. Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=high | 两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻...", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。", + "Baseline (B) 的输出包裹了" + ] + } +} +``` + + +### Response +``` +你是一个严格的数据抽取助手。 +你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。 +JSON schema 必须为： +{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null} +规则： +1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀、代码块、额外的换行或缩进。 +2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。 +3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。 +4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。 +5. 对于所有字段，尤其是描述性字段（如 tone），应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译、改写或解释。 +``` + diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/pair-judge-payloads.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/pair-judge-payloads.json new file mode 100644 index 00000000..aa6c5178 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/pair-judge-payloads.json @@ -0,0 +1,260 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "用户输入", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Target Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"professional and trustworthy\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "用户输入", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-previous", + "output": "{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "用户输入", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Target Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"professional and trustworthy\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Target Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "previous", + "output": "```json\n{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}\n```" + } + } + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/request.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/request.json new file mode 100644 index 00000000..09a2f6cb --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/request.json @@ -0,0 +1,94 @@ +{ + "type": "compare", + "evaluationModelKey": "deepseek", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "focus": { + "content": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。", + "source": "system", + "priority": "highest" + }, + "target": { + "workspacePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。" + }, + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "用户输入", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + } + ], + "snapshots": [ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Target Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"professional and trustworthy\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + { + "id": "b", + "label": "B", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 1, + "label": "Target Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "output": "```json\n{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}\n```", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "previous" + }, + { + "id": "c", + "label": "C", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace" + }, + { + "id": "d", + "label": "D", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 1, + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "output": "{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-previous" + } + ], + "compareHints": { + "mode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "hasSharedTestCases": true, + "hasSamePromptSnapshots": true, + "hasCrossModelComparison": true + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/request.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/request.md new file mode 100644 index 00000000..ac41479f --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/request.md @@ -0,0 +1,96 @@ +```json +{ + "type": "compare", + "evaluationModelKey": "deepseek", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "focus": { + "content": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。", + "source": "system", + "priority": "highest" + }, + "target": { + "workspacePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。" + }, + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "用户输入", + "content": "我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。" + } + } + ], + "snapshots": [ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Target Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"professional and trustworthy\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + { + "id": "b", + "label": "B", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 1, + "label": "Target Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "output": "```json\n{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}\n```", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "previous" + }, + { + "id": "c", + "label": "C", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "output": "{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace" + }, + { + "id": "d", + "label": "D", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 1, + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。", + "output": "{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-previous" + } + ], + "compareHints": { + "mode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "hasSharedTestCases": true, + "hasSamePromptSnapshots": true, + "hasCrossModelComparison": true + } +} +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/response.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/response.json new file mode 100644 index 00000000..55edceb1 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/response.json @@ -0,0 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"reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Baseline (B) 的输出包裹了", + "Target的`tone`字段值为\"professional and trustworthy\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。", + "Reference的`tone`字段值为\"专业可信\"，与用户输入中的中文原词完全一致。", + "左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。", + "左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。", + "右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{ \"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\" }`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "conflictSignals": [ + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + } + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/response.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/response.md new file mode 100644 index 00000000..d6263244 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/response.md @@ -0,0 +1,217 @@ +```json +{ + "type": "compare", + "score": { + "overall": 75, + "dimensions": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 90 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 70 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 85 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 60 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ] + }, + "improvements": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。", + "patchPlan": [], + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "model": "deepseek", + "timestamp": 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"左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。", + "evidence": [ + "左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。", + "左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。", + "右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [] + } + ], + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + 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"sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 75 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "referencePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 90 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 70 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 85 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 60 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ], + "improvements": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Baseline (B) 的输出包裹了", + "Target的`tone`字段值为\"professional and trustworthy\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。", + "Reference的`tone`字段值为\"专业可信\"，与用户输入中的中文原词完全一致。", + "左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。", + "左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。", + "右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{ \"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\" }`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "conflictSignals": [ + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。" + ], + "focusAreas": [ + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=high | 两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + ], + "conflictLines": [ + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。", + "2. Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=high | 两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻...", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。", + "Baseline (B) 的输出包裹了" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/rewrite-output.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/rewrite-output.txt new file mode 100644 index 00000000..c506b67d --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/rewrite-output.txt @@ -0,0 +1,10 @@ +你是一个严格的数据抽取助手。 +你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。 +JSON schema 必须为： +{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null} +规则： +1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀、代码块、额外的换行或缩进。 +2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。 +3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。 +4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。 +5. 对于所有字段，尤其是描述性字段（如 tone），应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译、改写或解释。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/rewrite-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/rewrite-payload.json new file mode 100644 index 00000000..cac31b64 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/rewrite-payload.json @@ -0,0 +1,175 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 75 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。\nJSON schema 必须为：\n{\"audience\": string|null, \"pain_points\": string[], \"tone\": string|null}\n规则：\n1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。\n2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。\n3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。\n4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。", + "referencePrompt": "你是一个严格的数据抽取助手。\n阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：\n- audience: string | null\n- pain_points: string[]\n- tone: string | null\n要求：只返回 JSON。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 90 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 70 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 85 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 60 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ], + "improvements": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 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trustworthy\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。", + "Reference的`tone`字段值为\"专业可信\"，与用户输入中的中文原词完全一致。", + "左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。", + "左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。", + "右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{ \"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\" }`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "conflictSignals": [ + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。" + ], + "focusAreas": [ + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + 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"在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. 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--git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/summary.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/summary.json new file mode 100644 index 00000000..943cd4c4 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/summary.json @@ -0,0 +1,54 @@ +{ + "generatedAt": "2026-03-22T10:44:18.102Z", + "case": { + "id": "live-basic-system-boundary-control", + "title": "真实模型: basic-system 边界控制改动", + "kind": "live" + }, + "summary": { + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。", + "score": 75, + "improvements": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + } + ], + "expected": null + }, + "expectationResults": [] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/summary.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/summary.md new file mode 100644 index 00000000..603446d7 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/summary.md @@ -0,0 +1,79 @@ +# 真实模型: basic-system 边界控制改动 + +- caseId: live-basic-system-boundary-control +- kind: live +- generatedAt: 2026-03-22T10:44:18.102Z + +## Description + +使用真实 target/teacher 执行 4 个快照，检验 structured compare 是否能识别“更强边界约束”带来的真实收益，而不是只看表面措辞变化。 + +## Compare Result + +```json +{ + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在格式控制上有显著进步，但与Reference在字段本地化处理上仍有可学习的微小差距；提示词中增加明确禁止项的改动在Reference侧被验证有效，但存在一定的样例过拟合风险。", + "score": 75, + "improvements": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + } + ], + "expected": null +} +``` + +## Expectation Check + +无预设断言，本样本用于探索式观察。 + + +## Rewrite Output + +``` +你是一个严格的数据抽取助手。 +你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。 +JSON schema 必须为： +{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null} +规则： +1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀、代码块、额外的换行或缩进。 +2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。 +3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。 +4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。 +5. 对于所有字段，尤其是描述性字段（如 tone），应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译、改写或解释。 +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/synthesis-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/synthesis-payload.json new file mode 100644 index 00000000..66b4dac5 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/live-basic-system-boundary-control/synthesis-payload.json @@ -0,0 +1,150 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "improved", + "gap": "minor", + "promptValidity": "supported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "medium", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [ + "minor learnable gap remains vs reference", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。", + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "improved", + "analysis": "Target (A) 在输出格式的严格性和边界控制上显著优于 Baseline (B)。Baseline 的输出包裹了 Markdown 代码块，违反了“只输出 JSON 对象”的核心指令，属于明确的硬边界违例。Target 则严格遵守了所有格式和内容规则，没有额外解释或格式漂移，实现了真正的改进。", + "evidence": [ + "Baseline (B) 的输出包裹了" + ], + "learnableSignals": [], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "minor", + "analysis": "两者都正确提取了核心信息并严格遵守了输出协议，但Reference在`tone`字段的本地化处理上更优，直接使用了用户输入中的中文原词“专业可信”，而Target使用了英文翻译“professional and trustworthy”。这是一个清晰、可学习的结构优势，即更忠实地保留用户输入的原词，而非进行不必要的翻译或解释。", + "evidence": [ + "Target的`tone`字段值为\"professional and trustworthy\"，是对用户输入中“专业可信”的英文翻译。", + "Reference的`tone`字段值为\"专业可信\"，与用户输入中的中文原词完全一致。" + ], + "learnableSignals": [ + "在提取`tone`等描述性字段时，应优先直接使用用户输入中的原词，避免进行不必要的翻译或改写，以保持信息的原始性和准确性。" + ], + "overfitWarnings": [ + "此判断基于当前用户输入明确提供了中文描述。如果用户输入本身是英文或未明确描述语气，此优势可能不适用。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词通过增加明确的规则约束，显著减少了输出格式的边界滑移风险，并消除了右侧（Reference Baseline）输出中存在的额外格式（如换行和缩进），使输出更严格地符合“只输出JSON对象”的要求。这一改进在参考侧内部得到了验证，并非仅针对当前样例的巧合。", + "evidence": [ + "左侧提示词明确禁止了Markdown、解释、前后缀或代码块，而右侧提示词仅要求“只返回JSON”，约束较弱。", + "左侧输出为紧凑的JSON字符串：`{\"audience\": \"独立设计师\", \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"], \"tone\": \"专业可信\"}`。", + "右侧输出包含了额外的格式（换行和缩进）：`{\n \"audience\": \"独立设计师\",\n \"pain_points\": [\"版本混乱\", \"客户确认来回很慢\"],\n \"tone\": \"专业可信\"\n}`，这违反了左侧提示词中“不要输出...前后缀”的硬边界规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "在要求“只输出JSON”的提示词中，明确列举禁止项（如Markdown、解释、代码块、前后缀）能有效减少格式漂移。", + "仅规定“只返回JSON”的模糊指令，模型可能仍会添加美化格式（如换行和缩进），这被视为一种边界违例。" + ], + "overfitWarnings": [] + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/summary.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/summary.json new file mode 100644 index 00000000..d58d6ab7 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/summary.json @@ -0,0 +1,71 @@ +{ + "generatedAt": "2026-03-22T10:44:18.102Z", + "rows": [ + { + "caseId": "live-basic-system-boundary-control", + "title": "真实模型: basic-system 边界控制改动", + "kind": "live", + "score": 75, + "stopRecommendation": "continue", + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "expectationMatched": null, + "expectationTotal": null + }, + { + "caseId": "synthetic-medical-latent-trigger-overfit", + "title": "合成样本: 医疗分诊里的隐性触发过拟合", + "kind": "synthetic", + "score": 35, + "stopRecommendation": "review", + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "expectationMatched": 3, + "expectationTotal": 5 + }, + { + "caseId": "synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship", + "title": "合成样本: 电商抽取里不能因为 teacher 更会写就忽略 schema", + "kind": "synthetic", + "score": 40, + "stopRecommendation": "review", + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "expectationMatched": 6, + "expectationTotal": 6 + }, + { + "caseId": "synthetic-legal-flat-not-unclear", + "title": "合成样本: 法务风险摘要应该判 flat 而不是 unclear", + "kind": "synthetic", + "score": 50, + "stopRecommendation": "continue", + "targetVsBaseline": "flat", + "targetVsReferenceGap": "none", + "expectationMatched": 3, + "expectationTotal": 3 + }, + { + "caseId": "synthetic-teaching-overfit-regression", + "title": "合成样本: 教学讲解里的样例口诀导致回退", + "kind": "synthetic", + "score": 30, + "stopRecommendation": "review", + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "expectationMatched": 6, + "expectationTotal": 6 + }, + { + "caseId": "synthetic-hiring-replica-semantic-instability", + "title": "合成样本: 招聘筛选里 replica 语义不稳定", + "kind": "synthetic", + "score": 65, + "stopRecommendation": "review", + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "expectationMatched": 4, + "expectationTotal": 4 + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/summary.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/summary.md new file mode 100644 index 00000000..b65d062b --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/summary.md @@ -0,0 +1,19 @@ +# Structured Compare Calibration Summary + +- generatedAt: 2026-03-22T10:44:18.102Z +- outputRoot: D:\Dev\myProject\prompt-optimizer\docs\workspace\compare-evaluation-analysis\structured-compare-calibration\latest + +| Case | Kind | Score | targetVsBaseline | targetVsReferenceGap | stopRecommendation | Expectation Match | +| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | +| live-basic-system-boundary-control | live | 75 | improved | minor | continue | exploratory | +| synthetic-medical-latent-trigger-overfit | synthetic | 35 | regressed | major | review | 3/5 | +| synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship | synthetic | 40 | regressed | minor | review | 6/6 | +| synthetic-legal-flat-not-unclear | synthetic | 50 | flat | none | continue | 3/3 | +| synthetic-teaching-overfit-regression | synthetic | 30 | regressed | major | review | 6/6 | +| synthetic-hiring-replica-semantic-instability | synthetic | 65 | improved | none | review | 4/4 | + +## Notes + +- synthetic cases 用来检验 judge / synthesis 的提示词边界。 +- live case 用来观察真实 target/teacher 执行结果在 structured compare 下是否能收敛成合理结论。 +- 每个 case 子目录内都保存了 compare request、compare result、rewrite input / output，以及完整 LLM 调用日志。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/llm-calls.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/llm-calls.json new file mode 100644 index 00000000..67c7d2e3 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/llm-calls.json @@ -0,0 +1,83 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。\n- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。\n- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。\n- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"improved | flat | regressed | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"purpose\": \"Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.\",\n \"signalName\": \"progress\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"improved\",\n \"flat\",\n \"regressed\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"商品文案\",\n \"content\": \"便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是电商商品信息抽取助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\\n不要解释。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"payload\\\":{\\\"product_name\\\":\\\"便携手冲咖啡壶\\\",\\\"buyer_highlights\\\":[\\\"600ml 容量\\\",\\\"适合露营和办公室\\\",\\\"双层不锈钢保温\\\"],\\\"cautions\\\":[\\\"不支持电磁炉直火加热\\\"]}}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"b\",\n \"label\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是电商商品信息抽取助手。\\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"v4\",\n \"output\": \"{\\\"title\\\":\\\"便携手冲咖啡壶\\\",\\\"selling_points\\\":[\\\"600ml 容量\\\",\\\"适合露营和办公室\\\",\\\"双层不锈钢保温\\\"],\\\"cautions\\\":[\\\"不支持电磁炉直火加热\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"analysis\": \"Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。\",\n \"evidence\": [\"Target 输出结构为 `{\\\"payload\\\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。\", \"Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。\", \"Baseline 的输出 `{\\\"title\\\":..., \\\"selling_points\\\":..., \\\"cautions\\\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。\"],\n \"learnableSignals\": [\"当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。\", \"输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。\"],\n \"overfitWarnings\": []\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。\n- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。\n- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"supported | mixed | unsupported | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"purpose\": \"Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.\",\n \"signalName\": \"promptValidity\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"supported\",\n \"mixed\",\n \"unsupported\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"商品文案\",\n \"content\": \"便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是电商商品信息抽取助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\\n不要解释。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"payload\\\":{\\\"product_name\\\":\\\"便携手冲咖啡壶\\\",\\\"buyer_highlights\\\":[\\\"双场景使用：露营与办公室\\\",\\\"600ml 大容量\\\",\\\"双层不锈钢保温更稳\\\"],\\\"cautions\\\":[\\\"不支持电磁炉直火加热\\\"]}}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"d\",\n \"label\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Teacher Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是电商商品信息抽取助手。\\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-v4\",\n \"output\": \"{\\\"title\\\":\\\"便携手冲咖啡壶\\\",\\\"selling_points\\\":[\\\"600ml 容量\\\",\\\"适合露营和办公室\\\",\\\"双层不锈钢保温\\\"],\\\"cautions\\\":[\\\"不支持电磁炉直火加热\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。\",\n \"evidence\": [\"左侧 prompt 要求字段名为 product_name, buyer_highlights, cautions，右侧 prompt 要求字段名为 title, selling_points, cautions，两者冲突。\", \"左侧 prompt 要求将字段统一包在 payload 里，右侧 prompt 明确禁止添加外层包裹对象，两者冲突。\", \"左侧输出为 {\\\"payload\\\":{\\\"product_name\\\":...}}，右侧输出为 {\\\"title\\\":...}，均严格遵守了各自的 prompt 指令，但指令本身互斥。\"],\n \"learnableSignals\": [\"Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。\", \"Prompt 中关于是否添加外层包裹对象的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。\n- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。\n- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。\n- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"none | minor | major | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"purpose\": \"Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.\",\n \"signalName\": \"gap\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"none\",\n \"minor\",\n \"major\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"商品文案\",\n \"content\": \"便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是电商商品信息抽取助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\\n不要解释。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"payload\\\":{\\\"product_name\\\":\\\"便携手冲咖啡壶\\\",\\\"buyer_highlights\\\":[\\\"600ml 容量\\\",\\\"适合露营和办公室\\\",\\\"双层不锈钢保温\\\"],\\\"cautions\\\":[\\\"不支持电磁炉直火加热\\\"]}}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是电商商品信息抽取助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\\n不要解释。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"payload\\\":{\\\"product_name\\\":\\\"便携手冲咖啡壶\\\",\\\"buyer_highlights\\\":[\\\"双场景使用：露营与办公室\\\",\\\"600ml 大容量\\\",\\\"双层不锈钢保温更稳\\\"],\\\"cautions\\\":[\\\"不支持电磁炉直火加热\\\"]}}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"pairSignal\": \"minor\",\n \"analysis\": \"Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。\",\n \"evidence\": [\"Target 的 buyer_highlights 为 [\\\"600ml 容量\\\",\\\"适合露营和办公室\\\",\\\"双层不锈钢保温\\\"]，基本是原文片段的直接罗列。\", \"Reference 的 buyer_highlights 为 [\\\"双场景使用：露营与办公室\\\",\\\"600ml 大容量\\\",\\\"双层不锈钢保温更稳\\\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。\", \"两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。\"],\n \"learnableSignals\": [\"对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。\", \"可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。\", \"可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "structured-compare-synthesis", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化系统提示词对比综合专家\n\n## Goal\n- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。\n\n## Rules\n1. Target 是唯一优化焦点。\n2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。\n3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。\n4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。\n5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。\n6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。\n7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。\n8. 只返回合法 JSON。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": <0-100>,\n \"dimensions\": [\n { \"key\": \"goalAchievementRobustness\", \"label\": \"目标达成稳定性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"outputQualityCeiling\", \"label\": \"输出质量上限\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"promptPatternQuality\", \"label\": \"提示词模式质量\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"crossSnapshotRobustness\", \"label\": \"跨快照鲁棒性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"workspaceTransferability\", \"label\": \"对工作区的可迁移性\", \"score\": <0-100> }\n ]\n },\n \"improvements\": [\"<可复用改进建议>\"],\n \"summary\": \"<一句话结论>\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"generic | structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"\": \"target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved | flat | regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none | minor | major\",\n \"improvementHeadroom\": \"none | low | medium | high\",\n \"overfitRisk\": \"low | medium | high\",\n \"stopRecommendation\": \"continue | stop | review\",\n \"stopReasons\": [\"<停止原因>\"]\n }\n }\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。\n2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。\n3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。\n\nSynthesis Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"roleName\": \"结构化系统提示词对比综合专家\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"sharedCompareInputs\": true,\n \"samePromptAcrossSnapshots\": true,\n \"crossModelComparison\": true,\n \"focusBrief\": \"即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"deterministicHints\": {\n \"priorityOrder\": [\n \"targetBaseline\",\n \"targetReference\",\n \"referenceBaseline\",\n \"targetReplica\"\n ],\n \"signalSnapshot\": {\n \"progress\": \"regressed\",\n \"gap\": \"minor\",\n \"promptValidity\": \"unsupported\"\n },\n \"derivedStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"minor\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"minor learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"learnableSignals\": [\n \"当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。\",\n \"输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。\",\n \"对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。\",\n \"可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。\",\n \"当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n {\n \"key\": \"regressionOutweighsCosmeticGains\",\n \"description\": \"相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。\"\n },\n {\n \"key\": \"sampleOverfitRiskVisible\",\n \"description\": \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n }\n ]\n },\n \"judgeResults\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"b\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"B\",\n \"rightRole\": \"baseline\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"analysis\": \"Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。\",\n \"evidence\": [\n \"Target 输出结构为 `{\\\"payload\\\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。\",\n \"Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。\",\n \"Baseline 的输出 `{\\\"title\\\":..., \\\"selling_points\\\":..., \\\"cautions\\\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。\",\n \"输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": []\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"c\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"C\",\n \"rightRole\": \"reference\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"pairSignal\": \"minor\",\n \"analysis\": \"Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。\",\n \"evidence\": [\n \"Target 的 buyer_highlights 为 [\\\"600ml 容量\\\",\\\"适合露营和办公室\\\",\\\"双层不锈钢保温\\\"]，基本是原文片段的直接罗列。\",\n \"Reference 的 buyer_highlights 为 [\\\"双场景使用：露营与办公室\\\",\\\"600ml 大容量\\\",\\\"双层不锈钢保温更稳\\\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。\",\n \"两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。\",\n \"可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。\",\n \"可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。\"\n ]\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"c\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"C\",\n \"leftRole\": \"reference\",\n \"rightSnapshotId\": \"d\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"D\",\n \"rightRole\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。\",\n \"evidence\": [\n \"左侧 prompt 要求字段名为 product_name, buyer_highlights, cautions，右侧 prompt 要求字段名为 title, selling_points, cautions，两者冲突。\",\n \"左侧 prompt 要求将字段统一包在 payload 里，右侧 prompt 明确禁止添加外层包裹对象，两者冲突。\",\n \"左侧输出为 {\\\"payload\\\":{\\\"product_name\\\":...}}，右侧输出为 {\\\"title\\\":...}，均严格遵守了各自的 prompt 指令，但指令本身互斥。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。\",\n \"Prompt 中关于是否添加外层包裹对象的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。\"\n ]\n }\n ]\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": 40,\n \"dimensions\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 20\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 60\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 30\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 10\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 30\n }\n ]\n },\n \"improvements\": [\n \"当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。\",\n \"对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。\",\n \"在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。\"\n ],\n \"summary\": \"Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"a\": \"target\",\n \"b\": \"baseline\",\n \"c\": \"reference\",\n \"d\": \"referenceBaseline\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"minor\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"minor learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n }\n }\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "rewrite:synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "user", + "content": "请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。\n\n要求：\n1. \"sourcePrompts.workspacePrompt\" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。\n2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。\n3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。\n4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 \"sourcePrompts.referencePrompt\"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。\n5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。\n6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。\n7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。\n8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。\n9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、\"role/content\" 对象、消息数组或代码块。\n10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。\n11. \"sourcePrompts\" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。\n12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。\n13. 在动手改写前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation\"。\n14. 如果 recommendation 是 \"skip\"，就原样输出 \"sourcePrompts.workspacePrompt\"，不要做任何改写。\n15. 如果 recommendation 是 \"minor-rewrite\"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。\n16. 只有 recommendation 是 \"rewrite\" 时，才允许做更实质性的重写。\n17. 在决定改哪里之前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves\"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。\n18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。\n\nRewrite Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"evaluationType\": \"compare\",\n \"evaluationTypeLabel\": \"对比评估\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"mode\": {\n \"functionMode\": \"basic\",\n \"subMode\": \"system\"\n },\n \"overallScore\": 40\n },\n \"sourcePrompts\": {\n \"workspacePrompt\": \"你是电商商品信息抽取助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\\n不要解释。\",\n \"referencePrompt\": \"你是电商商品信息抽取助手。\\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。\"\n },\n \"compressedEvaluation\": {\n \"summary\": \"Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。\",\n \"dimensionScores\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 20\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 60\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 30\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 10\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 30\n }\n ],\n \"improvements\": [\n \"当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。\",\n \"对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。\",\n \"在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。\"\n ],\n \"patchPlan\": [],\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"minor\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"minor learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"compareInsights\": {\n \"pairHighlights\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"minor\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"analysis\": \"Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。\"\n }\n ],\n \"progressSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。\"\n },\n \"referenceGapSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"minor\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"analysis\": \"Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。\"\n },\n \"promptChangeSummary\": {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。\"\n },\n \"evidenceHighlights\": [\n \"Target 输出结构为 `{\\\"payload\\\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。\",\n \"Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。\",\n \"Baseline 的输出 `{\\\"title\\\":..., \\\"selling_points\\\":..., \\\"cautions\\\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。\",\n \"Target 的 buyer_highlights 为 [\\\"600ml 容量\\\",\\\"适合露营和办公室\\\",\\\"双层不锈钢保温\\\"]，基本是原文片段的直接罗列。\",\n \"Reference 的 buyer_highlights 为 [\\\"双场景使用：露营与办公室\\\",\\\"600ml 大容量\\\",\\\"双层不锈钢保温更稳\\\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。\",\n \"两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。\",\n \"输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。\",\n \"对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。\",\n \"可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。\",\n \"可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。\",\n \"Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。\",\n \"当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n \"regressionOutweighsCosmeticGains\",\n \"sampleOverfitRiskVisible\"\n ]\n },\n \"rewriteGuidance\": {\n \"recommendation\": \"rewrite\",\n \"reasons\": [\n \"当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。\",\n \"需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。\"\n ],\n \"focusAreas\": [\n \"contract-repair\",\n \"generalization\"\n ],\n \"priorityMoves\": [\n \"先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。\",\n \"删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。\"\n ]\n },\n \"focusSummaryLines\": [\n \"进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。\",\n \"参考差距: Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=medium | Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更...\",\n \"改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, ca...\"\n ],\n \"conflictLines\": [\n \"相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。\",\n \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n ],\n \"learnableSignalLines\": [\n \"当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。\",\n \"输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。\",\n \"对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。\",\n \"可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。\",\n \"可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。\"\n ],\n \"overfitWarningLines\": [\n \"Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。\",\n \"当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。\"\n ],\n \"supportEvidenceLines\": [\n \"1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要...\",\n \"2. Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=medium | Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Refere...\",\n \"3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, se...\",\n \"Target 输出结构为 `{\\\"payload\\\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。\"\n ]\n }\n}" + } + ], + "response": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出一个 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。\n在提取 selling_points 时，应主动提炼和优化信息：将原文中关于适用场景的描述（例如“适合A和B使用”）概括为更具吸引力的营销短语（例如“双场景使用：A与B”）；对产品基础参数（如容量、材质）可添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点；并考虑调整亮点列表的顺序以优化呈现。", + "retryCount": 0 + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/llm-calls.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/llm-calls.md new file mode 100644 index 00000000..5b6bef7b --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/llm-calls.md @@ -0,0 +1,1053 @@ +# LLM Calls + +## Call 1 +- phase: pair-judge:target-vs-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。 +- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。 +- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。 +- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "improved | flat | regressed | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "商品文案", + "content": "便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v4", + "output": "{\"title\":\"便携手冲咖啡壶\",\"selling_points\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。", + "evidence": ["Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。", "Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。", "Baseline 的输出 `{\"title\":..., \"selling_points\":..., \"cautions\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。"], + "learnableSignals": ["当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。"], + "overfitWarnings": [] +} +``` +``` + + +## Call 2 +- phase: pair-judge:reference-vs-reference-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。 +- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。 +- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "supported | mixed | unsupported | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "商品文案", + "content": "便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v4", + "output": "{\"title\":\"便携手冲咖啡壶\",\"selling_points\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": ["左侧 prompt 要求字段名为 product_name, buyer_highlights, cautions，右侧 prompt 要求字段名为 title, selling_points, cautions，两者冲突。", "左侧 prompt 要求将字段统一包在 payload 里，右侧 prompt 明确禁止添加外层包裹对象，两者冲突。", "左侧输出为 {\"payload\":{\"product_name\":...}}，右侧输出为 {\"title\":...}，均严格遵守了各自的 prompt 指令，但指令本身互斥。"], + "learnableSignals": ["Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。", "Prompt 中关于是否添加外层包裹对象的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。"], + "overfitWarnings": ["当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。"] +} +``` +``` + + +## Call 3 +- phase: pair-judge:target-vs-reference +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。 +- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。 +- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。 +- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "none | minor | major | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "商品文案", + "content": "便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "medium", + "pairSignal": "minor", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。", + "evidence": ["Target 的 buyer_highlights 为 [\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"]，基本是原文片段的直接罗列。", "Reference 的 buyer_highlights 为 [\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。", "两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。"], + "learnableSignals": ["对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。"], + "overfitWarnings": ["Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。"] +} +``` +``` + + +## Call 4 +- phase: structured-compare-synthesis +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化系统提示词对比综合专家 + +## Goal +- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。 + +## Rules +1. Target 是唯一优化焦点。 +2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。 +3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。 +4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。 +5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。 +6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。 +7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。 +8. 只返回合法 JSON。 + +## Output Contract +```json +{ + "score": { + "overall": <0-100>, + "dimensions": [ + { "key": "goalAchievementRobustness", "label": "目标达成稳定性", "score": <0-100> }, + { "key": "outputQualityCeiling", "label": "输出质量上限", "score": <0-100> }, + { "key": "promptPatternQuality", "label": "提示词模式质量", "score": <0-100> }, + { "key": "crossSnapshotRobustness", "label": "跨快照鲁棒性", "score": <0-100> }, + { "key": "workspaceTransferability", "label": "对工作区的可迁移性", "score": <0-100> } + ] + }, + "improvements": ["<可复用改进建议>"], + "summary": "<一句话结论>", + "metadata": { + "compareMode": "generic | structured", + "snapshotRoles": { + "": "target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved | flat | regressed", + "targetVsReferenceGap": "none | minor | major", + "improvementHeadroom": "none | low | medium | high", + "overfitRisk": "low | medium | high", + "stopRecommendation": "continue | stop | review", + "stopReasons": ["<停止原因>"] + } + } +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。 +2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。 +3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。 + +Synthesis Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "regressed", + "gap": "minor", + "promptValidity": "unsupported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "minor learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "regressionOutweighsCosmeticGains", + "description": "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。" + }, + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。", + "evidence": [ + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。", + "Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。", + "Baseline 的输出 `{\"title\":..., \"selling_points\":..., \"cautions\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。" + ], + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。" + ], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "medium", + "pairSignal": "minor", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。", + "evidence": [ + "Target 的 buyer_highlights 为 [\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"]，基本是原文片段的直接罗列。", + "Reference 的 buyer_highlights 为 [\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。", + "两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。" + ], + "learnableSignals": [ + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": [ + "左侧 prompt 要求字段名为 product_name, buyer_highlights, cautions，右侧 prompt 要求字段名为 title, selling_points, cautions，两者冲突。", + "左侧 prompt 要求将字段统一包在 payload 里，右侧 prompt 明确禁止添加外层包裹对象，两者冲突。", + "左侧输出为 {\"payload\":{\"product_name\":...}}，右侧输出为 {\"title\":...}，均严格遵守了各自的 prompt 指令，但指令本身互斥。" + ], + "learnableSignals": [ + "Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。", + "Prompt 中关于是否添加外层包裹对象的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ] + } + ] +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "score": { + "overall": 40, + "dimensions": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 60 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 30 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 10 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 30 + } + ] + }, + "improvements": [ + "当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。", + "对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。", + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "minor learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + } + } +} +``` +``` + + +## Call 5 +- phase: rewrite:synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: user + +``` +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 40 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "referencePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 60 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 30 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 10 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 30 + } + ], + "improvements": [ + "当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。", + "对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "minor learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。", + "Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。", + "Baseline 的输出 `{\"title\":..., \"selling_points\":..., \"cautions\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。", + "Target 的 buyer_highlights 为 [\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"]，基本是原文片段的直接罗列。", + "Reference 的 buyer_highlights 为 [\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。", + "两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。" + ], + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。", + "Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。" + ], + "focusAreas": [ + "contract-repair", + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。", + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=medium | Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更...", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, ca..." + ], + "conflictLines": [ + "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要...", + "2. Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=medium | Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Refere...", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, se...", + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。" + ] + } +} +``` + + +### Response +``` +你是电商商品信息抽取助手。 +只输出一个 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。 +不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。 +在提取 selling_points 时，应主动提炼和优化信息：将原文中关于适用场景的描述（例如“适合A和B使用”）概括为更具吸引力的营销短语（例如“双场景使用：A与B”）；对产品基础参数（如容量、材质）可添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点；并考虑调整亮点列表的顺序以优化呈现。 +``` + diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/pair-judge-payloads.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/pair-judge-payloads.json new file mode 100644 index 00000000..ca600ef3 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/pair-judge-payloads.json @@ -0,0 +1,260 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "商品文案", + "content": "便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v4", + "output": "{\"title\":\"便携手冲咖啡壶\",\"selling_points\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "商品文案", + "content": "便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v4", + "output": "{\"title\":\"便携手冲咖啡壶\",\"selling_points\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "商品文案", + "content": "便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}" + } + } + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/request.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/request.json new file mode 100644 index 00000000..bfc01fcd --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/request.json @@ -0,0 +1,95 @@ +{ + "type": "compare", + "evaluationModelKey": "deepseek", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "focus": { + "content": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。", + "source": "system", + "priority": "highest" + }, + "target": { + "workspacePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "referencePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。" + }, + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "商品文案", + "content": "便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。" + } + } + ], + "snapshots": [ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + { + "id": "b", + "label": "B", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 4, + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。", + "output": "{\"title\":\"便携手冲咖啡壶\",\"selling_points\":[\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v4" + }, + { + "id": "c", + "label": "C", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"],\"cautions\":[\"不支持电磁炉直火加热\"]}}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace" + }, + { + "id": "d", + "label": "D", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 4, + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。", + "output": "{\"title\":\"便携手冲咖啡壶\",\"selling_points\":[\"600ml 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"basic", + "subMode": "system" + }, + "focus": { + "content": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。", + "source": "system", + "priority": "highest" + }, + "target": { + "workspacePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "referencePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。" + }, + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "商品文案", + "content": "便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。" + } + } + ], + "snapshots": [ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "output": "{\"payload\":{\"product_name\":\"便携手冲咖啡壶\",\"buyer_highlights\":[\"600ml 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b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/response.json new file mode 100644 index 00000000..e6bca20c --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/response.json @@ -0,0 +1,232 @@ +{ + "type": "compare", + "score": { + "overall": 40, + "dimensions": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 60 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 30 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 10 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 30 + } + ] + }, + "improvements": [ + "当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。", + "对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。", + "patchPlan": [], + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "minor learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "model": "deepseek", + "timestamp": 1774176418671, + "duration": 28409, + "compareJudgements": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + 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buyer_highlights, cautions，右侧 prompt 要求字段名为 title, selling_points, cautions，两者冲突。", + "左侧 prompt 要求将字段统一包在 payload 里，右侧 prompt 明确禁止添加外层包裹对象，两者冲突。", + "左侧输出为 {\"payload\":{\"product_name\":...}}，右侧输出为 {\"title\":...}，均严格遵守了各自的 prompt 指令，但指令本身互斥。" + ], + "learnableSignals": [ + "Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。", + "Prompt 中关于是否添加外层包裹对象的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ] + } + ], + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + { + 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"right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。", + "evidence": [ + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。", + "Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。", + "Baseline 的输出 `{\"title\":..., \"selling_points\":..., \"cautions\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。" + ], + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。" + ], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + 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对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": [ + "左侧 prompt 要求字段名为 product_name, buyer_highlights, cautions，右侧 prompt 要求字段名为 title, selling_points, cautions，两者冲突。", + "左侧 prompt 要求将字段统一包在 payload 里，右侧 prompt 明确禁止添加外层包裹对象，两者冲突。", + "左侧输出为 {\"payload\":{\"product_name\":...}}，右侧输出为 {\"title\":...}，均严格遵守了各自的 prompt 指令，但指令本身互斥。" + ], + "learnableSignals": [ + "Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。", + "Prompt 中关于是否添加外层包裹对象的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ] + } + ], + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。", + "Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。", + "Baseline 的输出 `{\"title\":..., \"selling_points\":..., \"cautions\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。", + "Target 的 buyer_highlights 为 [\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"]，基本是原文片段的直接罗列。", + "Reference 的 buyer_highlights 为 [\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。", + "两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。" + ], + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。", + "Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + } + } +} +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-input.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-input.txt new file mode 100644 index 00000000..a5a86df4 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-input.txt @@ -0,0 +1,212 @@ +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 40 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "referencePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 60 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 30 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 10 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 30 + } + ], + "improvements": [ + "当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。", + "对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "minor learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。", + "Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。", + "Baseline 的输出 `{\"title\":..., \"selling_points\":..., \"cautions\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。", + "Target 的 buyer_highlights 为 [\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"]，基本是原文片段的直接罗列。", + "Reference 的 buyer_highlights 为 [\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。", + "两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。" + ], + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。", + "Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。" + ], + "focusAreas": [ + "contract-repair", + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。", + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=medium | Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更...", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, ca..." + ], + "conflictLines": [ + "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要...", + "2. Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=medium | Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Refere...", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, se...", + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-output.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-output.txt new file mode 100644 index 00000000..d972e58c --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-output.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +你是电商商品信息抽取助手。 +只输出一个 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。 +不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。 +在提取 selling_points 时，应主动提炼和优化信息：将原文中关于适用场景的描述（例如“适合A和B使用”）概括为更具吸引力的营销短语（例如“双场景使用：A与B”）；对产品基础参数（如容量、材质）可添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点；并考虑调整亮点列表的顺序以优化呈现。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-payload.json new file mode 100644 index 00000000..97d39e91 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/rewrite-payload.json @@ -0,0 +1,189 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 40 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。\n为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。\n不要解释。", + "referencePrompt": "你是电商商品信息抽取助手。\n只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。\n不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 60 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 30 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 10 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 30 + } + ], + "improvements": [ + "当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。", + "对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "minor learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。", + "Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。", + "Baseline 的输出 `{\"title\":..., \"selling_points\":..., \"cautions\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。", + "Target 的 buyer_highlights 为 [\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"]，基本是原文片段的直接罗列。", + "Reference 的 buyer_highlights 为 [\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。", + "两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。" + ], + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。", + "Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。" + ], + "focusAreas": [ + "contract-repair", + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。", + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=medium | Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更...", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, ca..." + ], + "conflictLines": [ + "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要...", + "2. Target vs Reference | signal=minor | verdict=right-better | confidence=medium | Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Refere...", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, se...", + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/scenario.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/scenario.md new file mode 100644 index 00000000..3bb0ebae --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/scenario.md @@ -0,0 +1,10 @@ +# 合成样本: 电商抽取里不能因为 teacher 更会写就忽略 schema + +- caseId: synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship +- kind: synthetic + +workspace prompt 把既有商品抽取 contract 改成了新字段和外层 wrapper，teacher 输出也更像“高质量总结”。这个样本用于校验 compare 是否会坚持 schema/contract 优先，而不是因为 reference 更流畅就放过漂移。 + +## Focus + +即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/summary.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/summary.json new file mode 100644 index 00000000..4f0c39b3 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/summary.json @@ -0,0 +1,146 @@ +{ + "generatedAt": "2026-03-22T10:44:18.102Z", + "case": { + "id": "synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship", + "title": "合成样本: 电商抽取里不能因为 teacher 更会写就忽略 schema", + "kind": "synthetic" + }, + "summary": { + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。", + "score": 40, + "improvements": [ + "当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。", + "对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "minor learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": 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"regressed" + ], + "actual": [ + "regressed" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "targetReference", + "expected": [ + "none", + "minor" + ], + "actual": [ + "minor" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "referenceBaseline", + "expected": [ + "unsupported" + ], + "actual": [ + "unsupported" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "conflictSignal", + "key": "regressionOutweighsCosmeticGains", + "expected": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains" + ], + "actual": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "matched": true + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/summary.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/summary.md new file mode 100644 index 00000000..2bcf152e --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/summary.md @@ -0,0 +1,107 @@ +# 合成样本: 电商抽取里不能因为 teacher 更会写就忽略 schema + +- caseId: synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship +- kind: synthetic +- generatedAt: 2026-03-22T10:44:18.102Z + +## Description + +workspace prompt 把既有商品抽取 contract 改成了新字段和外层 wrapper，teacher 输出也更像“高质量总结”。这个样本用于校验 compare 是否会坚持 schema/contract 优先，而不是因为 reference 更流畅就放过漂移。 + +## Compare Result + +```json +{ + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在输出协议稳定性上出现明确回退；与Reference相比，在亮点提炼的深度和营销感上仍有可学习的差距；且该Prompt改动在Reference侧不被支持，存在较高的过拟合风险，建议审阅。", + "score": 40, + "improvements": [ + "当系统提示词明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应避免。", + "对于产品亮点（如buyer_highlights）字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "在列举产品基础参数（如容量、材质）时，可考虑添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制原文。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "minor", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "minor learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "minor", + "verdict": "right-better", + "confidence": "medium" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + } + ], + "expected": { + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": [ + "regressed" + ], + "stopRecommendation": [ + "review" + ] + }, + "pairSignals": { + "targetBaseline": [ + "regressed" + ], + "targetReference": [ + "none", + "minor" + ], + "referenceBaseline": [ + "unsupported" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains" + ] + } +} +``` + +## Expectation Check + +| 类型 | 键 | 期望 | 实际 | 是否命中 | +| --- | --- | --- | --- | --- | +| stopSignal | targetVsBaseline | regressed | regressed | yes | +| stopSignal | stopRecommendation | review | review | yes | +| pairSignal | targetBaseline | regressed | regressed | yes | +| pairSignal | targetReference | none / minor | minor | yes | +| pairSignal | referenceBaseline | unsupported | unsupported | yes | +| conflictSignal | regressionOutweighsCosmeticGains | regressionOutweighsCosmeticGains | regressionOutweighsCosmeticGains / sampleOverfitRiskVisible | yes | + + +## Rewrite Output + +``` +你是电商商品信息抽取助手。 +只输出一个 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。 +不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。 +在提取 selling_points 时，应主动提炼和优化信息：将原文中关于适用场景的描述（例如“适合A和B使用”）概括为更具吸引力的营销短语（例如“双场景使用：A与B”）；对产品基础参数（如容量、材质）可添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点；并考虑调整亮点列表的顺序以优化呈现。 +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/synthesis-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/synthesis-payload.json new file mode 100644 index 00000000..d72589fd --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship/synthesis-payload.json @@ -0,0 +1,168 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。" + }, + "roleBindings": [ + { 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prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。", + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。", + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "regressionOutweighsCosmeticGains", + "description": "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。" + }, + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 指令要求输出结构包含外层 `payload` 对象，并更改了字段名，这直接违反了 Baseline (B) prompt 中“不要改字段名，不要添加外层包裹对象”的明确硬边界规则。虽然两者都正确提取了商品信息，但 Target 的输出结构不符合 Baseline 的指令要求，属于协议漂移，构成明确的回退。", + "evidence": [ + "Target 输出结构为 `{\"payload\": {...}}`，添加了外层包裹对象 `payload`，违反了 Baseline prompt 中“不要添加外层包裹对象”的指令。", + "Target 将字段名改为 `product_name` 和 `buyer_highlights`，而 Baseline prompt 要求字段必须为 `title` 和 `selling_points`，违反了“不要改字段名”的指令。", + "Baseline 的输出 `{\"title\":..., \"selling_points\":..., \"cautions\":...}` 完全遵循了其自身 prompt 的指令。" + ], + "learnableSignals": [ + "当 prompt 明确禁止更改字段名或添加外层包裹对象时，任何此类改动都构成硬边界违例，应判为回退。", + "输出协议（字段名、结构层级）的稳定性是评估 prompt 版本间兼容性的关键信号。" + ], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "medium", + "pairSignal": "minor", + "analysis": "Reference 在 buyer_highlights 字段的处理上展示了更优的提示词遵循能力和信息提炼结构，将原始输入中的并列信息（“适合露营和办公室使用”）整合为更具营销感的“双场景使用：露营与办公室”，并调整了列表项的顺序以突出卖点，而 Target 则更直接地复制了原文片段。这种差异体现了 Reference 对“提炼亮点”这一指令的更深层理解，是一种可学习的结构化处理模式。", + "evidence": [ + "Target 的 buyer_highlights 为 [\"600ml 容量\",\"适合露营和办公室\",\"双层不锈钢保温\"]，基本是原文片段的直接罗列。", + "Reference 的 buyer_highlights 为 [\"双场景使用：露营与办公室\",\"600ml 大容量\",\"双层不锈钢保温更稳\"]，对“适合露营和办公室使用”进行了概念提炼和包装（“双场景使用”），并为“容量”和“保温”添加了修饰词（“大”、“更稳”），列表顺序也做了调整。", + "两者在 product_name 和 cautions 字段上表现一致，且都严格遵守了输出 JSON 结构（包含 payload 外层）。" + ], + "learnableSignals": [ + "对于 buyer_highlights 字段，可学习将原文中的适用场景描述（如“适合A和B使用”）提炼并包装为更具概括性和吸引力的营销短语（如“双场景使用：A与B”）。", + "可学习在列举产品亮点时，考虑对基础参数（如容量、材质）添加积极的修饰语（如“大容量”、“更稳”）以增强卖点表述，而非简单复制。", + "可学习调整亮点列表的顺序，以优化信息呈现的节奏和重点。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Reference 对“双层不锈钢保温”添加“更稳”这一修饰，其必要性可能依赖于具体产品描述语境，存在一定的主观性，不一定在所有情况下都是最优或必需的改写。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "左侧（Reference）的 prompt 明确要求将字段名改为 product_name, buyer_highlights, cautions，并将它们包裹在 payload 对象内。右侧（Reference Baseline）的 prompt 则要求字段名为 title, selling_points, cautions，且禁止添加外层包裹对象。左侧的输出严格遵守了其 prompt 指令，而右侧的输出也严格遵守了其 prompt 指令。因此，左侧 prompt 所要求的改动（字段改名和添加包裹层）在右侧（即其自身的基线版本）中是完全不被支持的，这构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": [ + "左侧 prompt 要求字段名为 product_name, buyer_highlights, cautions，右侧 prompt 要求字段名为 title, selling_points, cautions，两者冲突。", + "左侧 prompt 要求将字段统一包在 payload 里，右侧 prompt 明确禁止添加外层包裹对象，两者冲突。", + "左侧输出为 {\"payload\":{\"product_name\":...}}，右侧输出为 {\"title\":...}，均严格遵守了各自的 prompt 指令，但指令本身互斥。" + ], + "learnableSignals": [ + "Prompt 中关于字段名的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。", + "Prompt 中关于是否添加外层包裹对象的指令是硬性约束，违反即构成负面证据。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前判断基于 prompt 指令的硬性冲突，不依赖于具体输入内容，因此无样例拟合风险。" + ] + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/llm-calls.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/llm-calls.json new file mode 100644 index 00000000..9c3bbb0d --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/llm-calls.json @@ -0,0 +1,100 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。\n- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。\n- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。\n- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"none | minor | major | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"purpose\": \"Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.\",\n \"signalName\": \"gap\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"none\",\n \"minor\",\n \"major\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"e\",\n \"snapshotLabel\": \"E\",\n \"role\": \"replica\",\n \"roleLabel\": \"Replica\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"候选人信息\",\n \"content\": \"候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是简历筛选总结助手。\\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"recommendation\\\":\\\"hold\\\",\\\"strengths\\\":[\\\"有 6 年 B2B SaaS 产品经验\\\",\\\"做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关\\\"],\\\"risks\\\":[\\\"英语一般，海外客户沟通能力待确认\\\",\\\"近期没有直接带人经验\\\"]}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是简历筛选总结助手。\\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"recommendation\\\":\\\"hold\\\",\\\"strengths\\\":[\\\"权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关\\\",\\\"B2B SaaS 背景成熟\\\"],\\\"risks\\\":[\\\"英语一般，跨海外客户沟通需进一步验证\\\",\\\"缺少近期直接管理经验\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"none\",\n \"analysis\": \"Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。\",\n \"evidence\": [\"两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。\", \"两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。\", \"两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。\", \"两者均输出合法 JSON，字段正确，无额外说明或格式违例。\"],\n \"learnableSignals\": [],\n \"overfitWarnings\": []\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-replica", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组用于判断同一个 target prompt 在重复执行下是否稳定。\n- 如果只是措辞波动但仍满足同样边界与任务要求，可视为稳定；如果关键边界、结构或输出意图飘移，应判为 unstable。\n- 如果一次执行严格满足 output-only 约束，而另一次多出解释、Markdown、code fence、字段改名、额外键或包裹文本，这属于不稳定，不是无害波动。\n- 不要把一次走运的输出误判成稳定收益。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-replica\",\n \"pairType\": \"targetReplica\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"stable | unstable | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-replica\",\n \"pairType\": \"targetReplica\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Replica\",\n \"purpose\": \"Judge whether the target prompt behaves stably across repeated executions instead of improving by chance.\",\n \"signalName\": \"stability\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"stable\",\n \"unstable\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"e\",\n \"snapshotLabel\": \"E\",\n \"role\": \"replica\",\n \"roleLabel\": \"Replica\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"候选人信息\",\n \"content\": \"候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是简历筛选总结助手。\\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"recommendation\\\":\\\"hold\\\",\\\"strengths\\\":[\\\"有 6 年 B2B SaaS 产品经验\\\",\\\"做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关\\\"],\\\"risks\\\":[\\\"英语一般，海外客户沟通能力待确认\\\",\\\"近期没有直接带人经验\\\"]}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"e\",\n \"label\": \"E\",\n \"role\": \"replica\",\n \"roleLabel\": \"Replica\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Replica\"\n },\n \"promptText\": \"你是简历筛选总结助手。\\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace-replica\",\n \"output\": \"{\\\"recommendation\\\":\\\"hire\\\",\\\"strengths\\\":[\\\"权限系统与审计日志经验高度匹配岗位核心需求\\\",\\\"B2B SaaS 背景可直接上手复杂业务\\\"],\\\"risks\\\":[\\\"英语一般，但可通过团队支持弥补\\\",\\\"近一年缺少直接带人经验\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-replica\",\n \"pairType\": \"targetReplica\",\n \"verdict\": \"mixed\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"unstable\",\n \"analysis\": \"在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。\",\n \"evidence\": [\"核心字段 `recommendation` 的值从 `\\\"hold\\\"` (left) 变为 `\\\"hire\\\"` (right)。\", \"`risks` 字段中关于“英语一般”的表述从客观描述“海外客户沟通能力待确认” (left) 变为带有主观判断的“但可通过团队支持弥补” (right)。\"],\n \"learnableSignals\": [\"重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。\", \"风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。\n- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。\n- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"supported | mixed | unsupported | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"purpose\": \"Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.\",\n \"signalName\": \"promptValidity\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"supported\",\n \"mixed\",\n \"unsupported\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"e\",\n \"snapshotLabel\": \"E\",\n \"role\": \"replica\",\n \"roleLabel\": \"Replica\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"候选人信息\",\n \"content\": \"候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是简历筛选总结助手。\\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"recommendation\\\":\\\"hold\\\",\\\"strengths\\\":[\\\"权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关\\\",\\\"B2B SaaS 背景成熟\\\"],\\\"risks\\\":[\\\"英语一般，跨海外客户沟通需进一步验证\\\",\\\"缺少近期直接管理经验\\\"]}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"d\",\n \"label\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Teacher Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是简历筛选总结助手。\\n输出 recommendation, strengths, risks。\\n结论尽量简洁。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-v5\",\n \"output\": \"{\\\"recommendation\\\":\\\"hold\\\",\\\"strengths\\\":[\\\"岗位相关经验较多\\\"],\\\"risks\\\":[\\\"英语一般，管理经历偏弱\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。\",\n \"evidence\": [\"左侧提示词明确要求输出JSON对象，字段为recommendation, strengths, risks，并规定recommendation只能是hire、hold、reject之一。右侧提示词仅要求输出相同字段，但未规定格式和枚举值。\", \"左侧输出严格遵守JSON格式，strengths和risks紧扣岗位要求（如“权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关”、“跨海外客户沟通需进一步验证”）。右侧输出虽为JSON格式，但内容泛泛（如“岗位相关经验较多”、“管理经历偏弱”），未紧扣岗位具体要求。\", \"两侧的recommendation结论一致（均为hold），表明核心判断未因提示词细化而改变，但左侧的分析深度和针对性显著提升。\"],\n \"learnableSignals\": [\"在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。\", \"在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。\n- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。\n- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。\n- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"improved | flat | regressed | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"purpose\": \"Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.\",\n \"signalName\": \"progress\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"improved\",\n \"flat\",\n \"regressed\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"e\",\n \"snapshotLabel\": \"E\",\n \"role\": \"replica\",\n \"roleLabel\": \"Replica\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"候选人信息\",\n \"content\": \"候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是简历筛选总结助手。\\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"recommendation\\\":\\\"hold\\\",\\\"strengths\\\":[\\\"有 6 年 B2B SaaS 产品经验\\\",\\\"做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关\\\"],\\\"risks\\\":[\\\"英语一般，海外客户沟通能力待确认\\\",\\\"近期没有直接带人经验\\\"]}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"b\",\n \"label\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是简历筛选总结助手。\\n输出 recommendation, strengths, risks。\\n结论尽量简洁。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"v5\",\n \"output\": \"{\\\"recommendation\\\":\\\"hold\\\",\\\"strengths\\\":[\\\"经验较匹配\\\"],\\\"risks\\\":[\\\"英语一般\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"improved\",\n \"analysis\": \"Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。\",\n \"evidence\": [\n \"Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。\",\n \"Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。\",\n \"Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。\",\n \"明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": []\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "structured-compare-synthesis", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化系统提示词对比综合专家\n\n## Goal\n- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。\n\n## Rules\n1. Target 是唯一优化焦点。\n2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。\n3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。\n4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。\n5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。\n6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。\n7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。\n8. 只返回合法 JSON。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": <0-100>,\n \"dimensions\": [\n { \"key\": \"goalAchievementRobustness\", \"label\": \"目标达成稳定性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"outputQualityCeiling\", \"label\": \"输出质量上限\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"promptPatternQuality\", \"label\": \"提示词模式质量\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"crossSnapshotRobustness\", \"label\": \"跨快照鲁棒性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"workspaceTransferability\", \"label\": \"对工作区的可迁移性\", \"score\": <0-100> }\n ]\n },\n \"improvements\": [\"<可复用改进建议>\"],\n \"summary\": \"<一句话结论>\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"generic | structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"\": \"target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved | flat | regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none | minor | major\",\n \"improvementHeadroom\": \"none | low | medium | high\",\n \"overfitRisk\": \"low | medium | high\",\n \"stopRecommendation\": \"continue | stop | review\",\n \"stopReasons\": [\"<停止原因>\"]\n }\n }\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。\n2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。\n3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。\n\nSynthesis Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"roleName\": \"结构化系统提示词对比综合专家\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"sharedCompareInputs\": true,\n \"samePromptAcrossSnapshots\": true,\n \"crossModelComparison\": true,\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"e\",\n \"snapshotLabel\": \"E\",\n \"role\": \"replica\",\n \"roleLabel\": \"Replica\"\n }\n ],\n \"deterministicHints\": {\n \"priorityOrder\": [\n \"targetBaseline\",\n \"targetReference\",\n \"referenceBaseline\",\n \"targetReplica\"\n ],\n \"signalSnapshot\": {\n \"progress\": \"improved\",\n \"gap\": \"none\",\n \"promptValidity\": \"supported\",\n \"stability\": \"unstable\"\n },\n \"derivedStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"replica evidence suggests unstable behavior\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"learnableSignals\": [\n \"在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。\",\n \"明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。\",\n \"在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。\",\n \"在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。\",\n \"右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n {\n \"key\": \"improvementUnstableAcrossReplicas\",\n \"description\": \"Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。\"\n },\n {\n \"key\": \"sampleOverfitRiskVisible\",\n \"description\": \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n }\n ]\n },\n \"judgeResults\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"b\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"B\",\n \"rightRole\": \"baseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"improved\",\n \"analysis\": \"Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。\",\n \"evidence\": [\n \"Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。\",\n \"Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。\",\n \"Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。\",\n \"明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": []\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"c\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"C\",\n \"rightRole\": \"reference\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"none\",\n \"analysis\": \"Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。\",\n \"evidence\": [\n \"两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。\",\n \"两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。\",\n \"两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。\",\n \"两者均输出合法 JSON，字段正确，无额外说明或格式违例。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [],\n \"overfitWarnings\": []\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"c\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"C\",\n \"leftRole\": \"reference\",\n \"rightSnapshotId\": \"d\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"D\",\n \"rightRole\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。\",\n \"evidence\": [\n \"左侧提示词明确要求输出JSON对象，字段为recommendation, strengths, risks，并规定recommendation只能是hire、hold、reject之一。右侧提示词仅要求输出相同字段，但未规定格式和枚举值。\",\n \"左侧输出严格遵守JSON格式，strengths和risks紧扣岗位要求（如“权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关”、“跨海外客户沟通需进一步验证”）。右侧输出虽为JSON格式，但内容泛泛（如“岗位相关经验较多”、“管理经历偏弱”），未紧扣岗位具体要求。\",\n \"两侧的recommendation结论一致（均为hold），表明核心判断未因提示词细化而改变，但左侧的分析深度和针对性显著提升。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。\",\n \"在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。\"\n ]\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-replica\",\n \"pairType\": \"targetReplica\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Replica\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"e\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"E\",\n \"rightRole\": \"replica\",\n \"verdict\": \"mixed\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"unstable\",\n \"analysis\": \"在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。\",\n \"evidence\": [\n \"核心字段 `recommendation` 的值从 `\\\"hold\\\"` (left) 变为 `\\\"hire\\\"` (right)。\",\n \"`risks` 字段中关于“英语一般”的表述从客观描述“海外客户沟通能力待确认” (left) 变为带有主观判断的“但可通过团队支持弥补” (right)。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。\",\n \"风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。\"\n ]\n }\n ]\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": 65,\n \"dimensions\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 40\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 85\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 80\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 35\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 70\n }\n ]\n },\n \"improvements\": [\n \"在简历筛选总结任务中，要求输出字段（如strengths, risks）‘紧扣岗位要求，避免泛泛而谈’，能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。\",\n \"明确的输出格式指令（如‘只输出 JSON 对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。\"\n ],\n \"summary\": \"Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"a\": \"target\",\n \"b\": \"baseline\",\n \"c\": \"reference\",\n \"d\": \"referenceBaseline\",\n \"e\": \"replica\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none\",\n \"improvementHeadroom\": \"low\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"replica evidence suggests unstable behavior\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n }\n }\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "rewrite:synthetic-hiring-replica-semantic-instability", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "user", + "content": "请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。\n\n要求：\n1. \"sourcePrompts.workspacePrompt\" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。\n2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。\n3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。\n4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 \"sourcePrompts.referencePrompt\"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。\n5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。\n6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。\n7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。\n8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。\n9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、\"role/content\" 对象、消息数组或代码块。\n10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。\n11. \"sourcePrompts\" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。\n12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。\n13. 在动手改写前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation\"。\n14. 如果 recommendation 是 \"skip\"，就原样输出 \"sourcePrompts.workspacePrompt\"，不要做任何改写。\n15. 如果 recommendation 是 \"minor-rewrite\"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。\n16. 只有 recommendation 是 \"rewrite\" 时，才允许做更实质性的重写。\n17. 在决定改哪里之前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves\"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。\n18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。\n\nRewrite Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"evaluationType\": \"compare\",\n \"evaluationTypeLabel\": \"对比评估\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"mode\": {\n \"functionMode\": \"basic\",\n \"subMode\": \"system\"\n },\n \"overallScore\": 65\n },\n \"sourcePrompts\": {\n \"workspacePrompt\": \"你是简历筛选总结助手。\\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。\",\n \"referencePrompt\": \"你是简历筛选总结助手。\\n输出 recommendation, strengths, risks。\\n结论尽量简洁。\"\n },\n \"compressedEvaluation\": {\n \"summary\": \"Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。\",\n \"dimensionScores\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 40\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 85\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 80\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 35\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 70\n }\n ],\n \"improvements\": [\n \"在简历筛选总结任务中，要求输出字段（如strengths, risks）‘紧扣岗位要求，避免泛泛而谈’，能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。\",\n \"明确的输出格式指令（如‘只输出 JSON 对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。\"\n ],\n \"patchPlan\": [],\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none\",\n \"improvementHeadroom\": \"low\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"replica evidence suggests unstable behavior\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"compareInsights\": {\n \"pairHighlights\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"improved\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"none\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-replica\",\n \"pairType\": \"targetReplica\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Replica\",\n \"pairSignal\": \"unstable\",\n \"verdict\": \"mixed\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。\"\n }\n ],\n \"progressSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"improved\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。\"\n },\n \"referenceGapSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"none\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。\"\n },\n \"promptChangeSummary\": {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。\"\n },\n \"stabilitySummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-replica\",\n \"pairType\": \"targetReplica\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Replica\",\n \"pairSignal\": \"unstable\",\n \"verdict\": \"mixed\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。\"\n },\n \"evidenceHighlights\": [\n \"Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。\",\n \"Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。\",\n \"Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。\",\n \"两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。\",\n \"两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。\",\n \"两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。\",\n \"明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。\",\n \"在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。\",\n \"在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。\",\n \"重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。\",\n \"风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。\",\n \"右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n \"improvementUnstableAcrossReplicas\",\n \"sampleOverfitRiskVisible\"\n ]\n },\n \"rewriteGuidance\": {\n \"recommendation\": \"rewrite\",\n \"reasons\": [\n \"当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。\",\n \"replica 证据显示当前行为不稳定，改写时应优先修复决策稳定性，而不是只修表面格式。\"\n ],\n \"focusAreas\": [\n \"generalization\",\n \"decision-stability\"\n ],\n \"priorityMoves\": [\n \"删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。\",\n \"为核心结论字段补上显式判定标准，避免证据相近时在不同执行里得出不同结论。\",\n \"为证据混合或不足的情况补上 tie-break / 保守默认规则，不要把最终结论留给模型自由发挥。\",\n \"把格式要求和决策逻辑分开写：保留 JSON contract，但优先稳定 recommendation 的判定逻辑，而不是只修表面措辞。\"\n ]\n },\n \"focusSummaryLines\": [\n \"进步判断: Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。\",\n \"参考差距: Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。\",\n \"改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。\",\n \"稳定性: Target vs Replica | signal=unstable | verdict=mixed | confidence=high | 在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。\"\n ],\n \"conflictLines\": [\n \"Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。\",\n \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n ],\n \"learnableSignalLines\": [\n \"在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。\",\n \"明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。\",\n \"在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。\",\n \"在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。\",\n \"重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。\"\n ],\n \"overfitWarningLines\": [\n \"当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。\",\n \"右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。\"\n ],\n \"supportEvidenceLines\": [\n \"1. Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。\",\n \"2. Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。\",\n \"3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅...\",\n \"4. Target vs Replica | signal=unstable | verdict=mixed | confidence=high | 在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。\"\n ]\n }\n}" + } + ], + "response": "你是简历筛选总结助手。你的核心任务是根据候选人的简历信息和岗位要求，输出一个结构化的评估总结。\n\n**输出格式**\n- 只输出一个 JSON 对象，且必须包含以下三个字段：`recommendation`, `strengths`, `risks`。\n- `recommendation` 字段的值只能是 `\"hire\"`、`\"hold\"`、`\"reject\"` 中的一个。\n- `strengths` 和 `risks` 字段的值必须是字符串数组，每个元素都应是一个具体、简洁的评估点。\n\n**评估原则**\n1. **紧扣岗位要求**：所有评估点（strengths 和 risks）都必须基于简历内容与岗位要求的匹配度进行分析。避免使用“经验丰富”、“能力一般”等泛泛而谈的描述，必须具体指出与岗位相关的技能、经验或资质的匹配情况。\n2. **决策稳定性**：`recommendation` 的判定应遵循以下标准，以确保相同证据输入下结论一致：\n - **`hire`**：简历中明确展示的能力和经验**全面满足或超出**岗位的核心要求，且无明显重大风险。\n - **`hold`**：简历与岗位要求**部分匹配**，存在一些可接受的风险或不确定性（如某些技能待验证、经验年限略有不足），需要进一步考察。\n - **`reject`**：简历与岗位要求的**核心部分严重不匹配**，或存在无法接受的重大缺陷。\n - **平局处理**：当证据混合或不足以明确指向 `hire` 或 `reject` 时，默认采用更保守的结论 **`hold`**。\n\n**输出要求**\n- 严格遵循上述 JSON 格式。\n- `strengths` 和 `risks` 的内容必须具体、客观，直接关联岗位要求。\n- 基于上述原则生成稳定的 `recommendation`。", + "retryCount": 0 + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/llm-calls.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/llm-calls.md new file mode 100644 index 00000000..cc585eca --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/llm-calls.md @@ -0,0 +1,1310 @@ +# LLM Calls + +## Call 1 +- phase: pair-judge:target-vs-reference +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。 +- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。 +- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。 +- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "none | minor | major | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + }, + { + "snapshotId": "e", + "snapshotLabel": "E", + "role": "replica", + "roleLabel": "Replica" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "候选人信息", + "content": "候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"有 6 年 B2B SaaS 产品经验\",\"做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关\"],\"risks\":[\"英语一般，海外客户沟通能力待确认\",\"近期没有直接带人经验\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关\",\"B2B SaaS 背景成熟\"],\"risks\":[\"英语一般，跨海外客户沟通需进一步验证\",\"缺少近期直接管理经验\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "none", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "evidence": ["两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。", "两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。", "两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。", "两者均输出合法 JSON，字段正确，无额外说明或格式违例。"], + "learnableSignals": [], + "overfitWarnings": [] +} +``` +``` + + +## Call 2 +- phase: pair-judge:target-vs-replica +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组用于判断同一个 target prompt 在重复执行下是否稳定。 +- 如果只是措辞波动但仍满足同样边界与任务要求，可视为稳定；如果关键边界、结构或输出意图飘移，应判为 unstable。 +- 如果一次执行严格满足 output-only 约束，而另一次多出解释、Markdown、code fence、字段改名、额外键或包裹文本，这属于不稳定，不是无害波动。 +- 不要把一次走运的输出误判成稳定收益。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "stable | unstable | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "purpose": "Judge whether the target prompt behaves stably across repeated executions instead of improving by chance.", + "signalName": "stability", + "allowedSignalValues": [ + "stable", + "unstable", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + }, + { + "snapshotId": "e", + "snapshotLabel": "E", + "role": "replica", + "roleLabel": "Replica" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "候选人信息", + "content": "候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"有 6 年 B2B SaaS 产品经验\",\"做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关\"],\"risks\":[\"英语一般，海外客户沟通能力待确认\",\"近期没有直接带人经验\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "e", + "label": "E", + "role": "replica", + "roleLabel": "Replica", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Replica" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace-replica", + "output": "{\"recommendation\":\"hire\",\"strengths\":[\"权限系统与审计日志经验高度匹配岗位核心需求\",\"B2B SaaS 背景可直接上手复杂业务\"],\"risks\":[\"英语一般，但可通过团队支持弥补\",\"近一年缺少直接带人经验\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "verdict": "mixed", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unstable", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。", + "evidence": ["核心字段 `recommendation` 的值从 `\"hold\"` (left) 变为 `\"hire\"` (right)。", "`risks` 字段中关于“英语一般”的表述从客观描述“海外客户沟通能力待确认” (left) 变为带有主观判断的“但可通过团队支持弥补” (right)。"], + "learnableSignals": ["重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。", "风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。"], + "overfitWarnings": ["右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。"] +} +``` +``` + + +## Call 3 +- phase: pair-judge:reference-vs-reference-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。 +- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。 +- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "supported | mixed | unsupported | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + }, + { + "snapshotId": "e", + "snapshotLabel": "E", + "role": "replica", + "roleLabel": "Replica" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "候选人信息", + "content": "候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关\",\"B2B SaaS 背景成熟\"],\"risks\":[\"英语一般，跨海外客户沟通需进一步验证\",\"缺少近期直接管理经验\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n输出 recommendation, strengths, risks。\n结论尽量简洁。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v5", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"岗位相关经验较多\"],\"risks\":[\"英语一般，管理经历偏弱\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。", + "evidence": ["左侧提示词明确要求输出JSON对象，字段为recommendation, strengths, risks，并规定recommendation只能是hire、hold、reject之一。右侧提示词仅要求输出相同字段，但未规定格式和枚举值。", "左侧输出严格遵守JSON格式，strengths和risks紧扣岗位要求（如“权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关”、“跨海外客户沟通需进一步验证”）。右侧输出虽为JSON格式，但内容泛泛（如“岗位相关经验较多”、“管理经历偏弱”），未紧扣岗位具体要求。", "两侧的recommendation结论一致（均为hold），表明核心判断未因提示词细化而改变，但左侧的分析深度和针对性显著提升。"], + "learnableSignals": ["在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。"], + "overfitWarnings": ["当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。"] +} +``` +``` + + +## Call 4 +- phase: pair-judge:target-vs-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。 +- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。 +- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。 +- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "improved | flat | regressed | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + }, + { + "snapshotId": "e", + "snapshotLabel": "E", + "role": "replica", + "roleLabel": "Replica" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "候选人信息", + "content": "候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"有 6 年 B2B SaaS 产品经验\",\"做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关\"],\"risks\":[\"英语一般，海外客户沟通能力待确认\",\"近期没有直接带人经验\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n输出 recommendation, strengths, risks。\n结论尽量简洁。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v5", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"经验较匹配\"],\"risks\":[\"英语一般\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "improved", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "evidence": [ + "Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。", + "Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。", + "Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。" + ], + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。" + ], + "overfitWarnings": [] +} +``` +``` + + +## Call 5 +- phase: structured-compare-synthesis +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化系统提示词对比综合专家 + +## Goal +- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。 + +## Rules +1. Target 是唯一优化焦点。 +2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。 +3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。 +4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。 +5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。 +6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。 +7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。 +8. 只返回合法 JSON。 + +## Output Contract +```json +{ + "score": { + "overall": <0-100>, + "dimensions": [ + { "key": "goalAchievementRobustness", "label": "目标达成稳定性", "score": <0-100> }, + { "key": "outputQualityCeiling", "label": "输出质量上限", "score": <0-100> }, + { "key": "promptPatternQuality", "label": "提示词模式质量", "score": <0-100> }, + { "key": "crossSnapshotRobustness", "label": "跨快照鲁棒性", "score": <0-100> }, + { "key": "workspaceTransferability", "label": "对工作区的可迁移性", "score": <0-100> } + ] + }, + "improvements": ["<可复用改进建议>"], + "summary": "<一句话结论>", + "metadata": { + "compareMode": "generic | structured", + "snapshotRoles": { + "": "target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved | flat | regressed", + "targetVsReferenceGap": "none | minor | major", + "improvementHeadroom": "none | low | medium | high", + "overfitRisk": "low | medium | high", + "stopRecommendation": "continue | stop | review", + "stopReasons": ["<停止原因>"] + } + } +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。 +2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。 +3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。 + +Synthesis Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + }, + { + "snapshotId": "e", + "snapshotLabel": "E", + "role": "replica", + "roleLabel": "Replica" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "improved", + "gap": "none", + "promptValidity": "supported", + "stability": "unstable" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。", + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。", + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "improvementUnstableAcrossReplicas", + "description": "Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。" + }, + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "improved", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "evidence": [ + "Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。", + "Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。", + "Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。" + ], + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。" + ], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "none", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "evidence": [ + "两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。", + "两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。", + "两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。", + "两者均输出合法 JSON，字段正确，无额外说明或格式违例。" + ], + "learnableSignals": [], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。", + "evidence": [ + "左侧提示词明确要求输出JSON对象，字段为recommendation, strengths, risks，并规定recommendation只能是hire、hold、reject之一。右侧提示词仅要求输出相同字段，但未规定格式和枚举值。", + "左侧输出严格遵守JSON格式，strengths和risks紧扣岗位要求（如“权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关”、“跨海外客户沟通需进一步验证”）。右侧输出虽为JSON格式，但内容泛泛（如“岗位相关经验较多”、“管理经历偏弱”），未紧扣岗位具体要求。", + "两侧的recommendation结论一致（均为hold），表明核心判断未因提示词细化而改变，但左侧的分析深度和针对性显著提升。" + ], + "learnableSignals": [ + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "e", + "rightSnapshotLabel": "E", + "rightRole": "replica", + "verdict": "mixed", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unstable", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。", + "evidence": [ + "核心字段 `recommendation` 的值从 `\"hold\"` (left) 变为 `\"hire\"` (right)。", + "`risks` 字段中关于“英语一般”的表述从客观描述“海外客户沟通能力待确认” (left) 变为带有主观判断的“但可通过团队支持弥补” (right)。" + ], + "learnableSignals": [ + "重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。", + "风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。" + ], + "overfitWarnings": [ + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ] + } + ] +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "score": { + "overall": 65, + "dimensions": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 40 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 85 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 80 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 35 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ] + }, + "improvements": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段（如strengths, risks）‘紧扣岗位要求，避免泛泛而谈’，能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如‘只输出 JSON 对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。", + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline", + "e": "replica" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "low", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + } + } +} +``` +``` + + +## Call 6 +- phase: rewrite:synthetic-hiring-replica-semantic-instability +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: user + +``` +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 65 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "referencePrompt": "你是简历筛选总结助手。\n输出 recommendation, strengths, risks。\n结论尽量简洁。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 40 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 85 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 80 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 35 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ], + "improvements": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段（如strengths, risks）‘紧扣岗位要求，避免泛泛而谈’，能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如‘只输出 JSON 对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "low", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "pairSignal": "unstable", + "verdict": "mixed", + "confidence": "high", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。" + }, + "stabilitySummary": { + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "pairSignal": "unstable", + "verdict": "mixed", + "confidence": "high", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。", + "Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。", + "Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。", + "两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。", + "两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。", + "两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。" + ], + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。", + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。", + "重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。", + "风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。", + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ], + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "replica 证据显示当前行为不稳定，改写时应优先修复决策稳定性，而不是只修表面格式。" + ], + "focusAreas": [ + "generalization", + "decision-stability" + ], + "priorityMoves": [ + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。", + "为核心结论字段补上显式判定标准，避免证据相近时在不同执行里得出不同结论。", + "为证据混合或不足的情况补上 tie-break / 保守默认规则，不要把最终结论留给模型自由发挥。", + "把格式要求和决策逻辑分开写：保留 JSON contract，但优先稳定 recommendation 的判定逻辑，而不是只修表面措辞。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。", + "稳定性: Target vs Replica | signal=unstable | verdict=mixed | confidence=high | 在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + ], + "conflictLines": [ + "Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。", + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。", + "重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。", + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "2. Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅...", + "4. Target vs Replica | signal=unstable | verdict=mixed | confidence=high | 在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + ] + } +} +``` + + +### Response +``` +你是简历筛选总结助手。你的核心任务是根据候选人的简历信息和岗位要求，输出一个结构化的评估总结。 + +**输出格式** +- 只输出一个 JSON 对象，且必须包含以下三个字段：`recommendation`, `strengths`, `risks`。 +- `recommendation` 字段的值只能是 `"hire"`、`"hold"`、`"reject"` 中的一个。 +- `strengths` 和 `risks` 字段的值必须是字符串数组，每个元素都应是一个具体、简洁的评估点。 + +**评估原则** +1. **紧扣岗位要求**：所有评估点（strengths 和 risks）都必须基于简历内容与岗位要求的匹配度进行分析。避免使用“经验丰富”、“能力一般”等泛泛而谈的描述，必须具体指出与岗位相关的技能、经验或资质的匹配情况。 +2. **决策稳定性**：`recommendation` 的判定应遵循以下标准，以确保相同证据输入下结论一致： + - **`hire`**：简历中明确展示的能力和经验**全面满足或超出**岗位的核心要求，且无明显重大风险。 + - **`hold`**：简历与岗位要求**部分匹配**，存在一些可接受的风险或不确定性（如某些技能待验证、经验年限略有不足），需要进一步考察。 + - **`reject`**：简历与岗位要求的**核心部分严重不匹配**，或存在无法接受的重大缺陷。 + - **平局处理**：当证据混合或不足以明确指向 `hire` 或 `reject` 时，默认采用更保守的结论 **`hold`**。 + +**输出要求** +- 严格遵循上述 JSON 格式。 +- `strengths` 和 `risks` 的内容必须具体、客观，直接关联岗位要求。 +- 基于上述原则生成稳定的 `recommendation`。 +``` + diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/pair-judge-payloads.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/pair-judge-payloads.json new file mode 100644 index 00000000..3bbcb3d7 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/pair-judge-payloads.json @@ -0,0 +1,369 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + }, + { + "snapshotId": "e", + "snapshotLabel": "E", + "role": "replica", + "roleLabel": "Replica" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "候选人信息", + "content": "候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"有 6 年 B2B SaaS 产品经验\",\"做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关\"],\"risks\":[\"英语一般，海外客户沟通能力待确认\",\"近期没有直接带人经验\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关\",\"B2B SaaS 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"text", + "label": "候选人信息", + "content": "候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"recommendation\":\"hold\",\"strengths\":[\"有 6 年 B2B SaaS 产品经验\",\"做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关\"],\"risks\":[\"英语一般，海外客户沟通能力待确认\",\"近期没有直接带人经验\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是简历筛选总结助手。\n输出 recommendation, strengths, risks。\n结论尽量简洁。", + "modelKey": "custom", + 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对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。", + "patchPlan": [], + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "low", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "model": "deepseek", + "timestamp": 1774176504604, + "duration": 24372, + "compareJudgements": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "improved", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "evidence": [ + "Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。", + "Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。", + "Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。" + ], + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。" + ], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + 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"sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 65 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "referencePrompt": "你是简历筛选总结助手。\n输出 recommendation, strengths, risks。\n结论尽量简洁。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 40 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 85 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 80 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 35 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ], + "improvements": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段（如strengths, risks）‘紧扣岗位要求，避免泛泛而谈’，能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如‘只输出 JSON 对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "low", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "pairSignal": "unstable", + "verdict": "mixed", + "confidence": "high", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。" + }, + "stabilitySummary": { + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "pairSignal": "unstable", + "verdict": "mixed", + "confidence": "high", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。", + "Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。", + "Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。", + "两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。", + "两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。", + "两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。" + ], + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。", + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。", + "重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。", + "风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。", + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ], + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "replica 证据显示当前行为不稳定，改写时应优先修复决策稳定性，而不是只修表面格式。" + ], + "focusAreas": [ + "generalization", + "decision-stability" + ], + "priorityMoves": [ + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。", + "为核心结论字段补上显式判定标准，避免证据相近时在不同执行里得出不同结论。", + "为证据混合或不足的情况补上 tie-break / 保守默认规则，不要把最终结论留给模型自由发挥。", + "把格式要求和决策逻辑分开写：保留 JSON contract，但优先稳定 recommendation 的判定逻辑，而不是只修表面措辞。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。", + "稳定性: Target vs Replica | signal=unstable | verdict=mixed | confidence=high | 在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + ], + "conflictLines": [ + "Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。", + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。", + "重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。", + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "2. Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅...", + "4. Target vs Replica | signal=unstable | verdict=mixed | confidence=high | 在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/rewrite-output.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/rewrite-output.txt new file mode 100644 index 00000000..0590d495 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/rewrite-output.txt @@ -0,0 +1,19 @@ +你是简历筛选总结助手。你的核心任务是根据候选人的简历信息和岗位要求，输出一个结构化的评估总结。 + +**输出格式** +- 只输出一个 JSON 对象，且必须包含以下三个字段：`recommendation`, `strengths`, `risks`。 +- `recommendation` 字段的值只能是 `"hire"`、`"hold"`、`"reject"` 中的一个。 +- `strengths` 和 `risks` 字段的值必须是字符串数组，每个元素都应是一个具体、简洁的评估点。 + +**评估原则** +1. **紧扣岗位要求**：所有评估点（strengths 和 risks）都必须基于简历内容与岗位要求的匹配度进行分析。避免使用“经验丰富”、“能力一般”等泛泛而谈的描述，必须具体指出与岗位相关的技能、经验或资质的匹配情况。 +2. **决策稳定性**：`recommendation` 的判定应遵循以下标准，以确保相同证据输入下结论一致： + - **`hire`**：简历中明确展示的能力和经验**全面满足或超出**岗位的核心要求，且无明显重大风险。 + - **`hold`**：简历与岗位要求**部分匹配**，存在一些可接受的风险或不确定性（如某些技能待验证、经验年限略有不足），需要进一步考察。 + - **`reject`**：简历与岗位要求的**核心部分严重不匹配**，或存在无法接受的重大缺陷。 + - **平局处理**：当证据混合或不足以明确指向 `hire` 或 `reject` 时，默认采用更保守的结论 **`hold`**。 + +**输出要求** +- 严格遵循上述 JSON 格式。 +- `strengths` 和 `risks` 的内容必须具体、客观，直接关联岗位要求。 +- 基于上述原则生成稳定的 `recommendation`。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/rewrite-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/rewrite-payload.json new file mode 100644 index 00000000..4ca47bb5 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/rewrite-payload.json @@ -0,0 +1,207 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 65 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是简历筛选总结助手。\n只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。\nrecommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。\nstrengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。", + "referencePrompt": "你是简历筛选总结助手。\n输出 recommendation, strengths, risks。\n结论尽量简洁。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 40 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 85 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 80 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 35 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 70 + } + ], + "improvements": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段（如strengths, risks）‘紧扣岗位要求，避免泛泛而谈’，能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如‘只输出 JSON 对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "low", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "pairSignal": "unstable", + "verdict": "mixed", + "confidence": "high", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。" + }, + "stabilitySummary": { + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "pairSignal": "unstable", + "verdict": "mixed", + "confidence": "high", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。", + "Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。", + "Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。", + "两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。", + "两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。", + "两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。" + ], + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。", + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。", + "重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。", + "风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。", + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ], + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "replica 证据显示当前行为不稳定，改写时应优先修复决策稳定性，而不是只修表面格式。" + ], + "focusAreas": [ + "generalization", + "decision-stability" + ], + "priorityMoves": [ + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。", + "为核心结论字段补上显式判定标准，避免证据相近时在不同执行里得出不同结论。", + "为证据混合或不足的情况补上 tie-break / 保守默认规则，不要把最终结论留给模型自由发挥。", + "把格式要求和决策逻辑分开写：保留 JSON contract，但优先稳定 recommendation 的判定逻辑，而不是只修表面措辞。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。", + "稳定性: Target vs Replica | signal=unstable | verdict=mixed | confidence=high | 在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + ], + "conflictLines": [ + "Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。", + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。", + "重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。", + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=improved | verdict=left-better | confidence=high | Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "2. Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅...", + "4. Target vs Replica | signal=unstable | verdict=mixed | confidence=high | 在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/scenario.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/scenario.md new file mode 100644 index 00000000..8d51e6f0 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/scenario.md @@ -0,0 +1,10 @@ +# 合成样本: 招聘筛选里 replica 语义不稳定 + +- caseId: synthetic-hiring-replica-semantic-instability +- kind: synthetic + +workspace prompt 在单次输出里看起来比 previous 更结构化，但同 prompt 的 replica 却给出了不同的录用结论。这个样本用于校验系统是否能识别“单次胜出但语义不稳定”的情况。 + +## Focus + +如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/summary.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/summary.json new file mode 100644 index 00000000..606b96c9 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/summary.json @@ -0,0 +1,123 @@ +{ + "generatedAt": "2026-03-22T10:44:18.102Z", + "case": { + "id": "synthetic-hiring-replica-semantic-instability", + "title": "合成样本: 招聘筛选里 replica 语义不稳定", + "kind": "synthetic" + }, + "summary": { + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。", + "score": 65, + "improvements": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段（如strengths, risks）‘紧扣岗位要求，避免泛泛而谈’，能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如‘只输出 JSON 对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "low", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReplica", + "pairSignal": "unstable", + "verdict": "mixed", + "confidence": "high" + } + ], + "expected": { + "stopSignals": { + "stopRecommendation": [ + "review" + ] + }, + "pairSignals": { + "targetBaseline": [ + "improved", + "flat" + ], + "targetReplica": [ + "unstable" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas" + ] + } + }, + "expectationResults": [ + { + "type": "stopSignal", + "key": "stopRecommendation", + "expected": [ + "review" + ], + "actual": "review", + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "targetBaseline", + "expected": [ + "improved", + "flat" + ], + "actual": [ + "improved" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "targetReplica", + "expected": [ + "unstable" + ], + "actual": [ + "unstable" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "conflictSignal", + "key": "improvementUnstableAcrossReplicas", + "expected": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas" + ], + "actual": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "matched": true + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/summary.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/summary.md new file mode 100644 index 00000000..ff07e365 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/summary.md @@ -0,0 +1,117 @@ +# 合成样本: 招聘筛选里 replica 语义不稳定 + +- caseId: synthetic-hiring-replica-semantic-instability +- kind: synthetic +- generatedAt: 2026-03-22T10:44:18.102Z + +## Description + +workspace prompt 在单次输出里看起来比 previous 更结构化，但同 prompt 的 replica 却给出了不同的录用结论。这个样本用于校验系统是否能识别“单次胜出但语义不稳定”的情况。 + +## Compare Result + +```json +{ + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在输出结构化和内容针对性上有明确进步，且与Reference质量相当，但重复执行时核心决策（如录用建议）发生漂移，稳定性存在严重问题，且提示词改进的收益可能部分依赖于当前样例与岗位的高匹配度。", + "score": 65, + "improvements": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段（如strengths, risks）‘紧扣岗位要求，避免泛泛而谈’，能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如‘只输出 JSON 对象’）和字段枚举值（如hire/hold/reject），有助于确保响应的结构一致性和规范性。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "low", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "improved", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReplica", + "pairSignal": "unstable", + "verdict": "mixed", + "confidence": "high" + } + ], + "expected": { + "stopSignals": { + "stopRecommendation": [ + "review" + ] + }, + "pairSignals": { + "targetBaseline": [ + "improved", + "flat" + ], + "targetReplica": [ + "unstable" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "improvementUnstableAcrossReplicas" + ] + } +} +``` + +## Expectation Check + +| 类型 | 键 | 期望 | 实际 | 是否命中 | +| --- | --- | --- | --- | --- | +| stopSignal | stopRecommendation | review | review | yes | +| pairSignal | targetBaseline | improved / flat | improved | yes | +| pairSignal | targetReplica | unstable | unstable | yes | +| conflictSignal | improvementUnstableAcrossReplicas | improvementUnstableAcrossReplicas | improvementUnstableAcrossReplicas / sampleOverfitRiskVisible | yes | + + +## Rewrite Output + +``` +你是简历筛选总结助手。你的核心任务是根据候选人的简历信息和岗位要求，输出一个结构化的评估总结。 + +**输出格式** +- 只输出一个 JSON 对象，且必须包含以下三个字段：`recommendation`, `strengths`, `risks`。 +- `recommendation` 字段的值只能是 `"hire"`、`"hold"`、`"reject"` 中的一个。 +- `strengths` 和 `risks` 字段的值必须是字符串数组，每个元素都应是一个具体、简洁的评估点。 + +**评估原则** +1. **紧扣岗位要求**：所有评估点（strengths 和 risks）都必须基于简历内容与岗位要求的匹配度进行分析。避免使用“经验丰富”、“能力一般”等泛泛而谈的描述，必须具体指出与岗位相关的技能、经验或资质的匹配情况。 +2. **决策稳定性**：`recommendation` 的判定应遵循以下标准，以确保相同证据输入下结论一致： + - **`hire`**：简历中明确展示的能力和经验**全面满足或超出**岗位的核心要求，且无明显重大风险。 + - **`hold`**：简历与岗位要求**部分匹配**，存在一些可接受的风险或不确定性（如某些技能待验证、经验年限略有不足），需要进一步考察。 + - **`reject`**：简历与岗位要求的**核心部分严重不匹配**，或存在无法接受的重大缺陷。 + - **平局处理**：当证据混合或不足以明确指向 `hire` 或 `reject` 时，默认采用更保守的结论 **`hold`**。 + +**输出要求** +- 严格遵循上述 JSON 格式。 +- `strengths` 和 `risks` 的内容必须具体、客观，直接关联岗位要求。 +- 基于上述原则生成稳定的 `recommendation`。 +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/synthesis-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/synthesis-payload.json new file mode 100644 index 00000000..4542c746 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-hiring-replica-semantic-instability/synthesis-payload.json @@ -0,0 +1,194 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + }, + { + "snapshotId": "e", + "snapshotLabel": "E", + "role": "replica", + "roleLabel": "Replica" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "improved", + "gap": "none", + "promptValidity": "supported", + "stability": "unstable" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved", + "targetVsReferenceGap": "none", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "replica evidence suggests unstable behavior", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。", + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。", + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "improvementUnstableAcrossReplicas", + "description": "Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。" + }, + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "improved", + "analysis": "Target (A) 在结构化输出、内容紧扣岗位要求方面明显优于 Baseline (B)。A 严格遵守了 JSON 输出协议，并提供了更具体、与岗位要求更相关的 strengths 和 risks 细节，而 B 的输出过于简略且缺乏针对性。", + "evidence": [ + "Target (A) 的 prompt 明确要求 '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks'，其输出严格遵守此格式，为合法的 JSON 对象。Baseline (B) 的 prompt 仅要求 '输出 recommendation, strengths, risks'，未明确指定 JSON 格式，但其输出也恰好是合法的 JSON 对象。两者在硬边界（输出协议）上均未违例。", + "Target (A) 的 prompt 额外要求 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈'。其输出中的 strengths (['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关']) 和 risks (['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验']) 均明确对应了输入中提到的岗位要求（权限/审计场景、海外客户沟通、团队协作经验）。", + "Baseline (B) 的输出 strengths (['经验较匹配']) 和 risks (['英语一般']) 过于笼统，未具体展开与岗位要求的关联，也未提及“近期没有直接带人经验”这一关键风险点，信息量和针对性均显不足。" + ], + "learnableSignals": [ + "在简历筛选总结任务中，要求输出字段 '紧扣岗位要求，避免泛泛而谈' 能有效引导模型生成更具体、更具信息量的评估点。", + "明确的输出格式指令（如'只输出 JSON 对象'）有助于确保响应的结构一致性。" + ], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "none", + "analysis": "Target 和 Reference 的输出在核心判断、证据组织和格式合规性上高度一致，均正确遵循了 prompt 规则，未发现可学习的结构性差距。", + "evidence": [ + "两者 recommendation 均为 'hold'，判断逻辑一致。", + "两者 strengths 均聚焦于 B2B SaaS 经验和权限/审计日志场景，与岗位要求高度相关。", + "两者 risks 均指出了英语沟通和近期管理经验问题，紧扣岗位要求。", + "两者均输出合法 JSON，字段正确，无额外说明或格式违例。" + ], + "learnableSignals": [], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词明确要求输出结构化JSON并指定了字段和枚举值，这直接导致了其输出在格式和内容深度上都优于右侧（Reference Baseline）的模糊要求。右侧的输出虽然结论一致，但内容过于笼统，缺乏与岗位要求的强关联性。左侧的改进在参考侧自身也得到了验证，并非仅针对当前样例的拟合。", + "evidence": [ + "左侧提示词明确要求输出JSON对象，字段为recommendation, strengths, risks，并规定recommendation只能是hire、hold、reject之一。右侧提示词仅要求输出相同字段，但未规定格式和枚举值。", + "左侧输出严格遵守JSON格式，strengths和risks紧扣岗位要求（如“权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关”、“跨海外客户沟通需进一步验证”）。右侧输出虽为JSON格式，但内容泛泛（如“岗位相关经验较多”、“管理经历偏弱”），未紧扣岗位具体要求。", + "两侧的recommendation结论一致（均为hold），表明核心判断未因提示词细化而改变，但左侧的分析深度和针对性显著提升。" + ], + "learnableSignals": [ + "在提示词中明确指定输出格式（如JSON）和字段的枚举值（如hire/hold/reject），可以强制模型生成更结构化、更规范的输出。", + "在提示词中要求分析内容“紧扣岗位要求，避免泛泛而谈”，能有效引导模型生成更具针对性和深度的分析，而非通用描述。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例中，候选人经验与岗位要求（权限/审计）高度匹配，这可能放大了左侧提示词要求“紧扣岗位要求”所带来的收益。对于经验与岗位要求匹配度不高的候选人，此收益可能减弱。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-replica", + "pairType": "targetReplica", + "pairLabel": "Target vs Replica", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "e", + "rightSnapshotLabel": "E", + "rightRole": "replica", + "verdict": "mixed", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unstable", + "analysis": "在重复执行中，目标提示词产生了不一致的输出，核心的录用建议（recommendation）从“hold”漂移到了“hire”，同时风险（risks）的表述也发生了实质性变化，表明其行为不稳定，而非无害的措辞波动。", + "evidence": [ + "核心字段 `recommendation` 的值从 `\"hold\"` (left) 变为 `\"hire\"` (right)。", + "`risks` 字段中关于“英语一般”的表述从客观描述“海外客户沟通能力待确认” (left) 变为带有主观判断的“但可通过团队支持弥补” (right)。" + ], + "learnableSignals": [ + "重复执行时，核心决策字段（如 recommendation）的值发生漂移是典型的不稳定信号。", + "风险（risks）的表述从客观事实转向主观辩护，表明输出意图或模型内部推理路径不一致。" + ], + "overfitWarnings": [ + "右侧（replica）输出中“但可通过团队支持弥补”的表述，可能过度拟合了当前输入中“英语一般”这一具体信息，并进行了超出要求的乐观推断。" + ] + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/llm-calls.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/llm-calls.json new file mode 100644 index 00000000..95c0405f --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/llm-calls.json @@ -0,0 +1,83 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。\n- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。\n- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。\n- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"none | minor | major | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"purpose\": \"Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.\",\n \"signalName\": \"gap\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"none\",\n \"minor\",\n \"major\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"合同片段\",\n \"content\": \"合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是法务风险摘要助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\\n不要添加解释。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"risk_level\\\":\\\"high\\\",\\\"core_risks\\\":[\\\"平台可单方改结算周期\\\",\\\"平台可未通知暂停服务\\\",\\\"违约责任明显失衡\\\"],\\\"recommended_action\\\":\\\"要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是法务风险摘要助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\\n不要添加解释。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"risk_level\\\":\\\"high\\\",\\\"core_risks\\\":[\\\"平台可单方改结算周期\\\",\\\"平台可未通知暂停服务\\\",\\\"违约责任缺乏对等性\\\"],\\\"recommended_action\\\":\\\"要求把通知义务、变更边界和平台违约责任补齐后再推进。\\\"}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"none\",\n \"analysis\": \"两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。\",\n \"evidence\": [\n \"风险等级 (risk_level) 均为 'high'。\",\n \"核心风险 (core_risks) 均准确识别出三项：'平台可单方改结算周期'、'平台可未通知暂停服务'、以及违约责任失衡问题（Target用'明显失衡'，Reference用'缺乏对等性'）。\",\n \"推荐行动 (recommended_action) 均指向相同的三个谈判要点：补充通知义务、限制单方变更范围、补齐平台违约责任。Target的表述更具体（'要求补充...并补齐...'），Reference的表述更概括（'要求把...补齐后再推进'），但实质内容一致。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [],\n \"overfitWarnings\": []\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。\n- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。\n- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。\n- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"improved | flat | regressed | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"purpose\": \"Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.\",\n \"signalName\": \"progress\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"improved\",\n \"flat\",\n \"regressed\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"合同片段\",\n \"content\": \"合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是法务风险摘要助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\\n不要添加解释。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"risk_level\\\":\\\"high\\\",\\\"core_risks\\\":[\\\"平台可单方改结算周期\\\",\\\"平台可未通知暂停服务\\\",\\\"违约责任明显失衡\\\"],\\\"recommended_action\\\":\\\"要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"b\",\n \"label\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是法务风险摘要助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\\n保持客观、精炼。\\n不要添加解释。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"v6\",\n \"output\": \"{\\\"risk_level\\\":\\\"high\\\",\\\"core_risks\\\":[\\\"平台可单方调整结算周期\\\",\\\"平台可在未通知情况下暂停服务\\\",\\\"违约责任分配失衡\\\"],\\\"recommended_action\\\":\\\"建议增加通知义务、限制单方修改权限，并要求平台承担对等违约责任。\\\"}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"flat\",\n \"analysis\": \"Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。\",\n \"evidence\": [\n \"风险等级 (risk_level) 均为 'high'。\",\n \"核心风险 (core_risks) 列表内容实质等价：均包含单方修改结算周期、无通知暂停服务、违约责任失衡三点。\",\n \"建议行动 (recommended_action) 方向一致：均要求增加通知义务、限制单方变更、并要求平台承担对等责任。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": []\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。\n- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。\n- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"supported | mixed | unsupported | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"purpose\": \"Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.\",\n \"signalName\": \"promptValidity\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"supported\",\n \"mixed\",\n \"unsupported\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"合同片段\",\n \"content\": \"合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是法务风险摘要助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\\n不要添加解释。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"risk_level\\\":\\\"high\\\",\\\"core_risks\\\":[\\\"平台可单方改结算周期\\\",\\\"平台可未通知暂停服务\\\",\\\"违约责任缺乏对等性\\\"],\\\"recommended_action\\\":\\\"要求把通知义务、变更边界和平台违约责任补齐后再推进。\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"d\",\n \"label\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Teacher Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是法务风险摘要助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\\n保持客观、精炼。\\n不要添加解释。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-v6\",\n \"output\": \"{\\\"risk_level\\\":\\\"high\\\",\\\"core_risks\\\":[\\\"平台可单方调整结算周期\\\",\\\"平台可在未通知情况下暂停服务\\\",\\\"违约责任缺乏对等性\\\"],\\\"recommended_action\\\":\\\"建议补充通知义务、限制单方变更，并增加平台违约责任。\\\"}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"analysis\": \"两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。\",\n \"evidence\": [\"两个输出均判定风险等级为 'high'。\", \"两个输出识别出的核心风险点实质相同：单方修改结算周期、未通知暂停服务、违约责任不对等。\", \"两个输出给出的行动建议核心内容一致：要求补充通知义务、限制单方变更、增加平台责任。\", \"措辞差异仅在于表达风格：左侧（C）更口语化（如'补齐'），右侧（D）更书面化（如'建议补充'）。\"],\n \"learnableSignals\": [\"当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。\", \"Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。\"],\n \"overfitWarnings\": []\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "structured-compare-synthesis", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化系统提示词对比综合专家\n\n## Goal\n- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。\n\n## Rules\n1. Target 是唯一优化焦点。\n2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。\n3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。\n4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。\n5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。\n6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。\n7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。\n8. 只返回合法 JSON。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": <0-100>,\n \"dimensions\": [\n { \"key\": \"goalAchievementRobustness\", \"label\": \"目标达成稳定性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"outputQualityCeiling\", \"label\": \"输出质量上限\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"promptPatternQuality\", \"label\": \"提示词模式质量\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"crossSnapshotRobustness\", \"label\": \"跨快照鲁棒性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"workspaceTransferability\", \"label\": \"对工作区的可迁移性\", \"score\": <0-100> }\n ]\n },\n \"improvements\": [\"<可复用改进建议>\"],\n \"summary\": \"<一句话结论>\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"generic | structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"\": \"target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved | flat | regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none | minor | major\",\n \"improvementHeadroom\": \"none | low | medium | high\",\n \"overfitRisk\": \"low | medium | high\",\n \"stopRecommendation\": \"continue | stop | review\",\n \"stopReasons\": [\"<停止原因>\"]\n }\n }\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。\n2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。\n3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。\n\nSynthesis Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"roleName\": \"结构化系统提示词对比综合专家\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"sharedCompareInputs\": true,\n \"samePromptAcrossSnapshots\": true,\n \"crossModelComparison\": true,\n \"focusBrief\": \"当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"deterministicHints\": {\n \"priorityOrder\": [\n \"targetBaseline\",\n \"targetReference\",\n \"referenceBaseline\",\n \"targetReplica\"\n ],\n \"signalSnapshot\": {\n \"progress\": \"flat\",\n \"gap\": \"none\",\n \"promptValidity\": \"supported\"\n },\n \"derivedStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"flat\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none\",\n \"improvementHeadroom\": \"medium\",\n \"stopRecommendation\": \"continue\"\n },\n \"learnableSignals\": [\n \"当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。\",\n \"当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。\",\n \"Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [],\n \"conflictSignals\": []\n },\n \"judgeResults\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"b\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"B\",\n \"rightRole\": \"baseline\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"flat\",\n \"analysis\": \"Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。\",\n \"evidence\": [\n \"风险等级 (risk_level) 均为 'high'。\",\n \"核心风险 (core_risks) 列表内容实质等价：均包含单方修改结算周期、无通知暂停服务、违约责任失衡三点。\",\n \"建议行动 (recommended_action) 方向一致：均要求增加通知义务、限制单方变更、并要求平台承担对等责任。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": []\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"c\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"C\",\n \"rightRole\": \"reference\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"none\",\n \"analysis\": \"两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。\",\n \"evidence\": [\n \"风险等级 (risk_level) 均为 'high'。\",\n \"核心风险 (core_risks) 均准确识别出三项：'平台可单方改结算周期'、'平台可未通知暂停服务'、以及违约责任失衡问题（Target用'明显失衡'，Reference用'缺乏对等性'）。\",\n \"推荐行动 (recommended_action) 均指向相同的三个谈判要点：补充通知义务、限制单方变更范围、补齐平台违约责任。Target的表述更具体（'要求补充...并补齐...'），Reference的表述更概括（'要求把...补齐后再推进'），但实质内容一致。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [],\n \"overfitWarnings\": []\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"c\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"C\",\n \"leftRole\": \"reference\",\n \"rightSnapshotId\": \"d\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"D\",\n \"rightRole\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"analysis\": \"两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。\",\n \"evidence\": [\n \"两个输出均判定风险等级为 'high'。\",\n \"两个输出识别出的核心风险点实质相同：单方修改结算周期、未通知暂停服务、违约责任不对等。\",\n \"两个输出给出的行动建议核心内容一致：要求补充通知义务、限制单方变更、增加平台责任。\",\n \"措辞差异仅在于表达风格：左侧（C）更口语化（如'补齐'），右侧（D）更书面化（如'建议补充'）。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。\",\n \"Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": []\n }\n ]\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": 50,\n \"dimensions\": [\n { \"key\": \"goalAchievementRobustness\", \"label\": \"目标达成稳定性\", \"score\": 100 },\n { \"key\": \"outputQualityCeiling\", \"label\": \"输出质量上限\", \"score\": 50 },\n { \"key\": \"promptPatternQuality\", \"label\": \"提示词模式质量\", \"score\": 60 },\n { \"key\": \"crossSnapshotRobustness\", \"label\": \"跨快照鲁棒性\", \"score\": 100 },\n { \"key\": \"workspaceTransferability\", \"label\": \"对工作区的可迁移性\", \"score\": 60 }\n ]\n },\n \"improvements\": [\n \"提示词优化应聚焦于引入新的、结构化的信息维度（如风险量化、条款优先级排序、替代方案建议），而非仅调整措辞风格。\",\n \"当提示词改动旨在提升可读性时，应明确定义可衡量的风格指标（如句子长度、术语密度），以便于客观评估改进效果。\",\n \"在核心结论等价的情况下，评估应更关注输出在逻辑严谨性、证据链完整性或可操作性上的潜在差异，避免过度解读风格变化。\"\n ],\n \"summary\": \"Target 相比 Baseline 无实质性进步，与 Reference 在核心风险识别与建议上无差距；Prompt 中面向业务可读性的风格调整在 Reference 侧也得到支持，表明改动具有跨模型鲁棒性，但未提升输出内容的上限。\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"a\": \"target\",\n \"b\": \"baseline\",\n \"c\": \"reference\",\n \"d\": \"referenceBaseline\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"flat\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none\",\n \"improvementHeadroom\": \"medium\",\n \"overfitRisk\": \"low\",\n \"stopRecommendation\": \"continue\",\n \"stopReasons\": []\n }\n }\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "rewrite:synthetic-legal-flat-not-unclear", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "user", + "content": "请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。\n\n要求：\n1. \"sourcePrompts.workspacePrompt\" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。\n2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。\n3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。\n4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 \"sourcePrompts.referencePrompt\"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。\n5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。\n6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。\n7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。\n8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。\n9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、\"role/content\" 对象、消息数组或代码块。\n10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。\n11. \"sourcePrompts\" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。\n12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。\n13. 在动手改写前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation\"。\n14. 如果 recommendation 是 \"skip\"，就原样输出 \"sourcePrompts.workspacePrompt\"，不要做任何改写。\n15. 如果 recommendation 是 \"minor-rewrite\"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。\n16. 只有 recommendation 是 \"rewrite\" 时，才允许做更实质性的重写。\n17. 在决定改哪里之前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves\"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。\n18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。\n\nRewrite Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"evaluationType\": \"compare\",\n \"evaluationTypeLabel\": \"对比评估\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"mode\": {\n \"functionMode\": \"basic\",\n \"subMode\": \"system\"\n },\n \"overallScore\": 50\n },\n \"sourcePrompts\": {\n \"workspacePrompt\": \"你是法务风险摘要助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\\n不要添加解释。\",\n \"referencePrompt\": \"你是法务风险摘要助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\\n保持客观、精炼。\\n不要添加解释。\"\n },\n \"compressedEvaluation\": {\n \"summary\": \"Target 相比 Baseline 无实质性进步，与 Reference 在核心风险识别与建议上无差距；Prompt 中面向业务可读性的风格调整在 Reference 侧也得到支持，表明改动具有跨模型鲁棒性，但未提升输出内容的上限。\",\n \"dimensionScores\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 100\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 50\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 60\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 100\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 60\n }\n ],\n \"improvements\": [\n \"提示词优化应聚焦于引入新的、结构化的信息维度（如风险量化、条款优先级排序、替代方案建议），而非仅调整措辞风格。\",\n \"当提示词改动旨在提升可读性时，应明确定义可衡量的风格指标（如句子长度、术语密度），以便于客观评估改进效果。\",\n \"在核心结论等价的情况下，评估应更关注输出在逻辑严谨性、证据链完整性或可操作性上的潜在差异，避免过度解读风格变化。\"\n ],\n \"patchPlan\": [],\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"flat\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none\",\n \"improvementHeadroom\": \"medium\",\n \"overfitRisk\": \"low\",\n \"stopRecommendation\": \"continue\"\n },\n \"compareInsights\": {\n \"pairHighlights\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"flat\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"none\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。\"\n }\n ],\n \"progressSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"flat\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。\"\n },\n \"referenceGapSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"none\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。\"\n },\n \"promptChangeSummary\": {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"supported\",\n \"verdict\": \"similar\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。\"\n },\n \"evidenceHighlights\": [\n \"风险等级 (risk_level) 均为 'high'。\",\n \"核心风险 (core_risks) 列表内容实质等价：均包含单方修改结算周期、无通知暂停服务、违约责任失衡三点。\",\n \"建议行动 (recommended_action) 方向一致：均要求增加通知义务、限制单方变更、并要求平台承担对等责任。\",\n \"核心风险 (core_risks) 均准确识别出三项：'平台可单方改结算周期'、'平台可未通知暂停服务'、以及违约责任失衡问题（Target用'明显失衡'，Reference用'缺乏对等性'）。\",\n \"推荐行动 (recommended_action) 均指向相同的三个谈判要点：补充通知义务、限制单方变更范围、补齐平台违约责任。Target的表述更具体（'要求补充...并补齐...'），Reference的表述更概括（'要求把...补齐后再推进'），但实质内容一致。\",\n \"两个输出均判定风险等级为 'high'。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。\",\n \"当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。\",\n \"Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。\"\n ]\n },\n \"rewriteGuidance\": {\n \"recommendation\": \"skip\",\n \"reasons\": [\n \"当前版本相对 baseline 为 flat，且与 reference 的差距已经闭合，再改写更可能引入噪音而不是带来真实收益。\"\n ],\n \"focusAreas\": [],\n \"priorityMoves\": []\n },\n \"focusSummaryLines\": [\n \"进步判断: Target vs Baseline | signal=flat | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。\",\n \"参考差距: Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | 两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。\",\n \"改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=similar | confidence=high | 两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。\"\n ],\n \"conflictLines\": [],\n \"learnableSignalLines\": [\n \"当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。\",\n \"当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。\",\n \"Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。\"\n ],\n \"overfitWarningLines\": [],\n \"supportEvidenceLines\": [\n \"1. Target vs Baseline | signal=flat | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。\",\n \"2. Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | 两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。\",\n \"3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=similar | confidence=high | 两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。\",\n \"风险等级 (risk_level) 均为 'high'。\"\n ]\n }\n}" + } + ], + "response": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "retryCount": 0 + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/llm-calls.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/llm-calls.md new file mode 100644 index 00000000..8e08181e --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/llm-calls.md @@ -0,0 +1,978 @@ +# LLM Calls + +## Call 1 +- phase: pair-judge:target-vs-reference +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。 +- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。 +- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。 +- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "none | minor | major | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "合同片段", + "content": "合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任明显失衡\"],\"recommended_action\":\"要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"要求把通知义务、变更边界和平台违约责任补齐后再推进。\"}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "none", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "evidence": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。", + "核心风险 (core_risks) 均准确识别出三项：'平台可单方改结算周期'、'平台可未通知暂停服务'、以及违约责任失衡问题（Target用'明显失衡'，Reference用'缺乏对等性'）。", + "推荐行动 (recommended_action) 均指向相同的三个谈判要点：补充通知义务、限制单方变更范围、补齐平台违约责任。Target的表述更具体（'要求补充...并补齐...'），Reference的表述更概括（'要求把...补齐后再推进'），但实质内容一致。" + ], + "learnableSignals": [], + "overfitWarnings": [] +} +``` +``` + + +## Call 2 +- phase: pair-judge:target-vs-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。 +- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。 +- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。 +- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "improved | flat | regressed | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "合同片段", + "content": "合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任明显失衡\"],\"recommended_action\":\"要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v6", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方调整结算周期\",\"平台可在未通知情况下暂停服务\",\"违约责任分配失衡\"],\"recommended_action\":\"建议增加通知义务、限制单方修改权限，并要求平台承担对等违约责任。\"}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "flat", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "evidence": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。", + "核心风险 (core_risks) 列表内容实质等价：均包含单方修改结算周期、无通知暂停服务、违约责任失衡三点。", + "建议行动 (recommended_action) 方向一致：均要求增加通知义务、限制单方变更、并要求平台承担对等责任。" + ], + "learnableSignals": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。" + ], + "overfitWarnings": [] +} +``` +``` + + +## Call 3 +- phase: pair-judge:reference-vs-reference-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。 +- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。 +- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "supported | mixed | unsupported | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "合同片段", + "content": "合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"要求把通知义务、变更边界和平台违约责任补齐后再推进。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v6", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方调整结算周期\",\"平台可在未通知情况下暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"建议补充通知义务、限制单方变更，并增加平台违约责任。\"}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。", + "evidence": ["两个输出均判定风险等级为 'high'。", "两个输出识别出的核心风险点实质相同：单方修改结算周期、未通知暂停服务、违约责任不对等。", "两个输出给出的行动建议核心内容一致：要求补充通知义务、限制单方变更、增加平台责任。", "措辞差异仅在于表达风格：左侧（C）更口语化（如'补齐'），右侧（D）更书面化（如'建议补充'）。"], + "learnableSignals": ["当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。"], + "overfitWarnings": [] +} +``` +``` + + +## Call 4 +- phase: structured-compare-synthesis +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化系统提示词对比综合专家 + +## Goal +- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。 + +## Rules +1. Target 是唯一优化焦点。 +2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。 +3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。 +4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。 +5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。 +6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。 +7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。 +8. 只返回合法 JSON。 + +## Output Contract +```json +{ + "score": { + "overall": <0-100>, + "dimensions": [ + { "key": "goalAchievementRobustness", "label": "目标达成稳定性", "score": <0-100> }, + { "key": "outputQualityCeiling", "label": "输出质量上限", "score": <0-100> }, + { "key": "promptPatternQuality", "label": "提示词模式质量", "score": <0-100> }, + { "key": "crossSnapshotRobustness", "label": "跨快照鲁棒性", "score": <0-100> }, + { "key": "workspaceTransferability", "label": "对工作区的可迁移性", "score": <0-100> } + ] + }, + "improvements": ["<可复用改进建议>"], + "summary": "<一句话结论>", + "metadata": { + "compareMode": "generic | structured", + "snapshotRoles": { + "": "target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved | flat | regressed", + "targetVsReferenceGap": "none | minor | major", + "improvementHeadroom": "none | low | medium | high", + "overfitRisk": "low | medium | high", + "stopRecommendation": "continue | stop | review", + "stopReasons": ["<停止原因>"] + } + } +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。 +2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。 +3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。 + +Synthesis Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "flat", + "gap": "none", + "promptValidity": "supported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "flat", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "medium", + "stopRecommendation": "continue" + }, + "learnableSignals": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。", + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ], + "overfitWarnings": [], + "conflictSignals": [] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "flat", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "evidence": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。", + "核心风险 (core_risks) 列表内容实质等价：均包含单方修改结算周期、无通知暂停服务、违约责任失衡三点。", + "建议行动 (recommended_action) 方向一致：均要求增加通知义务、限制单方变更、并要求平台承担对等责任。" + ], + "learnableSignals": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。" + ], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "none", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "evidence": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。", + "核心风险 (core_risks) 均准确识别出三项：'平台可单方改结算周期'、'平台可未通知暂停服务'、以及违约责任失衡问题（Target用'明显失衡'，Reference用'缺乏对等性'）。", + "推荐行动 (recommended_action) 均指向相同的三个谈判要点：补充通知义务、限制单方变更范围、补齐平台违约责任。Target的表述更具体（'要求补充...并补齐...'），Reference的表述更概括（'要求把...补齐后再推进'），但实质内容一致。" + ], + "learnableSignals": [], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。", + "evidence": [ + "两个输出均判定风险等级为 'high'。", + "两个输出识别出的核心风险点实质相同：单方修改结算周期、未通知暂停服务、违约责任不对等。", + "两个输出给出的行动建议核心内容一致：要求补充通知义务、限制单方变更、增加平台责任。", + "措辞差异仅在于表达风格：左侧（C）更口语化（如'补齐'），右侧（D）更书面化（如'建议补充'）。" + ], + "learnableSignals": [ + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ], + "overfitWarnings": [] + } + ] +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "score": { + "overall": 50, + "dimensions": [ + { "key": "goalAchievementRobustness", "label": "目标达成稳定性", "score": 100 }, + { "key": "outputQualityCeiling", "label": "输出质量上限", "score": 50 }, + { "key": "promptPatternQuality", "label": "提示词模式质量", "score": 60 }, + { "key": "crossSnapshotRobustness", "label": "跨快照鲁棒性", "score": 100 }, + { "key": "workspaceTransferability", "label": "对工作区的可迁移性", "score": 60 } + ] + }, + "improvements": [ + "提示词优化应聚焦于引入新的、结构化的信息维度（如风险量化、条款优先级排序、替代方案建议），而非仅调整措辞风格。", + "当提示词改动旨在提升可读性时，应明确定义可衡量的风格指标（如句子长度、术语密度），以便于客观评估改进效果。", + "在核心结论等价的情况下，评估应更关注输出在逻辑严谨性、证据链完整性或可操作性上的潜在差异，避免过度解读风格变化。" + ], + "summary": "Target 相比 Baseline 无实质性进步，与 Reference 在核心风险识别与建议上无差距；Prompt 中面向业务可读性的风格调整在 Reference 侧也得到支持，表明改动具有跨模型鲁棒性，但未提升输出内容的上限。", + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "flat", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "low", + "stopRecommendation": "continue", + "stopReasons": [] + } + } +} +``` +``` + + +## Call 5 +- phase: rewrite:synthetic-legal-flat-not-unclear +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: user + +``` +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 50 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "referencePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target 相比 Baseline 无实质性进步，与 Reference 在核心风险识别与建议上无差距；Prompt 中面向业务可读性的风格调整在 Reference 侧也得到支持，表明改动具有跨模型鲁棒性，但未提升输出内容的上限。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 100 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 50 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 60 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 100 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 60 + } + ], + "improvements": [ + "提示词优化应聚焦于引入新的、结构化的信息维度（如风险量化、条款优先级排序、替代方案建议），而非仅调整措辞风格。", + "当提示词改动旨在提升可读性时，应明确定义可衡量的风格指标（如句子长度、术语密度），以便于客观评估改进效果。", + "在核心结论等价的情况下，评估应更关注输出在逻辑严谨性、证据链完整性或可操作性上的潜在差异，避免过度解读风格变化。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "flat", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "low", + "stopRecommendation": "continue" + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "flat", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "flat", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。", + "核心风险 (core_risks) 列表内容实质等价：均包含单方修改结算周期、无通知暂停服务、违约责任失衡三点。", + "建议行动 (recommended_action) 方向一致：均要求增加通知义务、限制单方变更、并要求平台承担对等责任。", + "核心风险 (core_risks) 均准确识别出三项：'平台可单方改结算周期'、'平台可未通知暂停服务'、以及违约责任失衡问题（Target用'明显失衡'，Reference用'缺乏对等性'）。", + "推荐行动 (recommended_action) 均指向相同的三个谈判要点：补充通知义务、限制单方变更范围、补齐平台违约责任。Target的表述更具体（'要求补充...并补齐...'），Reference的表述更概括（'要求把...补齐后再推进'），但实质内容一致。", + "两个输出均判定风险等级为 'high'。" + ], + "learnableSignals": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。", + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "skip", + "reasons": [ + "当前版本相对 baseline 为 flat，且与 reference 的差距已经闭合，再改写更可能引入噪音而不是带来真实收益。" + ], + "focusAreas": [], + "priorityMoves": [] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=flat | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | 两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=similar | confidence=high | 两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + ], + "conflictLines": [], + "learnableSignalLines": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。", + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ], + "overfitWarningLines": [], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=flat | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "2. Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | 两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=similar | confidence=high | 两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。", + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。" + ] + } +} +``` + + +### Response +``` +你是法务风险摘要助手。 +输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。 +用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。 +不要添加解释。 +``` + diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/pair-judge-payloads.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/pair-judge-payloads.json new file mode 100644 index 00000000..ef226a08 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/pair-judge-payloads.json @@ -0,0 +1,260 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "合同片段", + "content": "合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任明显失衡\"],\"recommended_action\":\"要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"要求把通知义务、变更边界和平台违约责任补齐后再推进。\"}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "合同片段", + "content": "合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任明显失衡\"],\"recommended_action\":\"要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v6", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方调整结算周期\",\"平台可在未通知情况下暂停服务\",\"违约责任分配失衡\"],\"recommended_action\":\"建议增加通知义务、限制单方修改权限，并要求平台承担对等违约责任。\"}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "合同片段", + "content": "合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"要求把通知义务、变更边界和平台违约责任补齐后再推进。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v6", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方调整结算周期\",\"平台可在未通知情况下暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"建议补充通知义务、限制单方变更，并增加平台违约责任。\"}" + } + } + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/request.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/request.json new file mode 100644 index 00000000..f4c0da26 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/request.json @@ -0,0 +1,95 @@ +{ + "type": "compare", + "evaluationModelKey": "deepseek", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "focus": { + "content": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。", + "source": "system", + "priority": "highest" + }, + "target": { + "workspacePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "referencePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。" + }, + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "合同片段", + "content": "合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。" + } + } + ], + "snapshots": [ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任明显失衡\"],\"recommended_action\":\"要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + { + "id": "b", + "label": "B", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 6, + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方调整结算周期\",\"平台可在未通知情况下暂停服务\",\"违约责任分配失衡\"],\"recommended_action\":\"建议增加通知义务、限制单方修改权限，并要求平台承担对等违约责任。\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v6" + }, + { + "id": "c", + "label": "C", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"要求把通知义务、变更边界和平台违约责任补齐后再推进。\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace" + }, + { + "id": "d", + "label": "D", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 6, + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方调整结算周期\",\"平台可在未通知情况下暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"建议补充通知义务、限制单方变更，并增加平台违约责任。\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v6" + } + ], + "compareHints": { + "mode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "hasSharedTestCases": true, + "hasSamePromptSnapshots": true, + "hasCrossModelComparison": true + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/request.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/request.md new file mode 100644 index 00000000..a7a434b8 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/request.md @@ -0,0 +1,97 @@ +```json +{ + "type": "compare", + "evaluationModelKey": "deepseek", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "focus": { + "content": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。", + "source": "system", + "priority": "highest" + }, + "target": { + "workspacePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "referencePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。" + }, + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "合同片段", + "content": "合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。" + } + } + ], + "snapshots": [ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "output": "{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方改结算周期\",\"平台可未通知暂停服务\",\"违约责任明显失衡\"],\"recommended_action\":\"要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + { + "id": "b", + "label": "B", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 6, + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。", + "output": 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"{\"risk_level\":\"high\",\"core_risks\":[\"平台可单方调整结算周期\",\"平台可在未通知情况下暂停服务\",\"违约责任缺乏对等性\"],\"recommended_action\":\"建议补充通知义务、限制单方变更，并增加平台违约责任。\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v6" + } + ], + "compareHints": { + "mode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "hasSharedTestCases": true, + "hasSamePromptSnapshots": true, + "hasCrossModelComparison": true + } +} +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/response.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/response.json new file mode 100644 index 00000000..ce155a4d --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/response.json @@ -0,0 +1,207 @@ +{ + "type": "compare", + "score": { + 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b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/rewrite-input.txt new file mode 100644 index 00000000..e20547d3 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/rewrite-input.txt @@ -0,0 +1,180 @@ +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 50 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "referencePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target 相比 Baseline 无实质性进步，与 Reference 在核心风险识别与建议上无差距；Prompt 中面向业务可读性的风格调整在 Reference 侧也得到支持，表明改动具有跨模型鲁棒性，但未提升输出内容的上限。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 100 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 50 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 60 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 100 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 60 + } + ], + "improvements": [ + "提示词优化应聚焦于引入新的、结构化的信息维度（如风险量化、条款优先级排序、替代方案建议），而非仅调整措辞风格。", + "当提示词改动旨在提升可读性时，应明确定义可衡量的风格指标（如句子长度、术语密度），以便于客观评估改进效果。", + "在核心结论等价的情况下，评估应更关注输出在逻辑严谨性、证据链完整性或可操作性上的潜在差异，避免过度解读风格变化。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "flat", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "low", + "stopRecommendation": "continue" + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "flat", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "flat", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。", + "核心风险 (core_risks) 列表内容实质等价：均包含单方修改结算周期、无通知暂停服务、违约责任失衡三点。", + "建议行动 (recommended_action) 方向一致：均要求增加通知义务、限制单方变更、并要求平台承担对等责任。", + "核心风险 (core_risks) 均准确识别出三项：'平台可单方改结算周期'、'平台可未通知暂停服务'、以及违约责任失衡问题（Target用'明显失衡'，Reference用'缺乏对等性'）。", + "推荐行动 (recommended_action) 均指向相同的三个谈判要点：补充通知义务、限制单方变更范围、补齐平台违约责任。Target的表述更具体（'要求补充...并补齐...'），Reference的表述更概括（'要求把...补齐后再推进'），但实质内容一致。", + "两个输出均判定风险等级为 'high'。" + ], + "learnableSignals": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。", + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "skip", + "reasons": [ + "当前版本相对 baseline 为 flat，且与 reference 的差距已经闭合，再改写更可能引入噪音而不是带来真实收益。" + ], + "focusAreas": [], + "priorityMoves": [] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=flat | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | 两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=similar | confidence=high | 两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + ], + "conflictLines": [], + "learnableSignalLines": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。", + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ], + "overfitWarningLines": [], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=flat | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "2. Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | 两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=similar | confidence=high | 两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。", + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/rewrite-output.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/rewrite-output.txt new file mode 100644 index 00000000..9998c716 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/rewrite-output.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +你是法务风险摘要助手。 +输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。 +用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。 +不要添加解释。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/rewrite-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/rewrite-payload.json new file mode 100644 index 00000000..ec9d2ddb --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/rewrite-payload.json @@ -0,0 +1,157 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 50 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。\n不要添加解释。", + "referencePrompt": "你是法务风险摘要助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。\n保持客观、精炼。\n不要添加解释。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target 相比 Baseline 无实质性进步，与 Reference 在核心风险识别与建议上无差距；Prompt 中面向业务可读性的风格调整在 Reference 侧也得到支持，表明改动具有跨模型鲁棒性，但未提升输出内容的上限。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 100 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 50 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 60 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 100 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 60 + } + ], + "improvements": [ + "提示词优化应聚焦于引入新的、结构化的信息维度（如风险量化、条款优先级排序、替代方案建议），而非仅调整措辞风格。", + "当提示词改动旨在提升可读性时，应明确定义可衡量的风格指标（如句子长度、术语密度），以便于客观评估改进效果。", + "在核心结论等价的情况下，评估应更关注输出在逻辑严谨性、证据链完整性或可操作性上的潜在差异，避免过度解读风格变化。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "flat", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "low", + "stopRecommendation": "continue" + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "flat", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "flat", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "similar", + "confidence": "high", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 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在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "参考差距: Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | 两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=similar | confidence=high | 两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。" + ], + "conflictLines": [], + "learnableSignalLines": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。", + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ], + "overfitWarningLines": [], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=flat | verdict=similar | confidence=high | Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "2. Target vs Reference | signal=none | verdict=similar | confidence=high | 两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=supported | verdict=similar | confidence=high | 两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。", + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/scenario.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/scenario.md new file mode 100644 index 00000000..c49353e1 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/scenario.md @@ -0,0 +1,10 @@ +# 合成样本: 法务风险摘要应该判 flat 而不是 unclear + +- caseId: synthetic-legal-flat-not-unclear +- kind: synthetic + +workspace prompt 只把表达风格改得更口语化，但目标输出与 previous 在风险结论和行动建议上没有实质变化。这个样本用于观察 judge 是否能稳定给出 flat，而不是因为措辞不同就退回 unclear。 + +## Focus + +当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/summary.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/summary.json new file mode 100644 index 00000000..79289f12 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/summary.json @@ -0,0 +1,96 @@ +{ + "generatedAt": "2026-03-22T10:44:18.102Z", + "case": { + "id": "synthetic-legal-flat-not-unclear", + "title": "合成样本: 法务风险摘要应该判 flat 而不是 unclear", + "kind": "synthetic" + }, + "summary": { + "compareMode": "structured", + "summary": "Target 相比 Baseline 无实质性进步，与 Reference 在核心风险识别与建议上无差距；Prompt 中面向业务可读性的风格调整在 Reference 侧也得到支持，表明改动具有跨模型鲁棒性，但未提升输出内容的上限。", + "score": 50, + "improvements": [ + "提示词优化应聚焦于引入新的、结构化的信息维度（如风险量化、条款优先级排序、替代方案建议），而非仅调整措辞风格。", + 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"flat" + ], + "actual": "flat", + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "targetBaseline", + "expected": [ + "flat" + ], + "actual": [ + "flat" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "referenceBaseline", + "expected": [ + "supported", + "mixed" + ], + "actual": [ + "supported" + ], + "matched": true + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/summary.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/summary.md new file mode 100644 index 00000000..71b1c885 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/summary.md @@ -0,0 +1,86 @@ +# 合成样本: 法务风险摘要应该判 flat 而不是 unclear + +- caseId: synthetic-legal-flat-not-unclear +- kind: synthetic +- generatedAt: 2026-03-22T10:44:18.102Z + +## Description + +workspace prompt 只把表达风格改得更口语化，但目标输出与 previous 在风险结论和行动建议上没有实质变化。这个样本用于观察 judge 是否能稳定给出 flat，而不是因为措辞不同就退回 unclear。 + +## Compare Result + +```json +{ + "compareMode": "structured", + "summary": "Target 相比 Baseline 无实质性进步，与 Reference 在核心风险识别与建议上无差距；Prompt 中面向业务可读性的风格调整在 Reference 侧也得到支持，表明改动具有跨模型鲁棒性，但未提升输出内容的上限。", + "score": 50, + "improvements": [ + "提示词优化应聚焦于引入新的、结构化的信息维度（如风险量化、条款优先级排序、替代方案建议），而非仅调整措辞风格。", + "当提示词改动旨在提升可读性时，应明确定义可衡量的风格指标（如句子长度、术语密度），以便于客观评估改进效果。", + "在核心结论等价的情况下，评估应更关注输出在逻辑严谨性、证据链完整性或可操作性上的潜在差异，避免过度解读风格变化。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "flat", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "medium", + "overfitRisk": "low", + "stopRecommendation": "continue" + }, + "conflictSignals": [], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "flat", + "verdict": "similar", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "none", + "verdict": "similar", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "supported", + "verdict": "similar", + "confidence": "high" + } + ], + "expected": { + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": [ + "flat" + ] + }, + "pairSignals": { + "targetBaseline": [ + "flat" + ], + "referenceBaseline": [ + "supported", + "mixed" + ] + } + } +} +``` + +## Expectation Check + +| 类型 | 键 | 期望 | 实际 | 是否命中 | +| --- | --- | --- | --- | --- | +| stopSignal | targetVsBaseline | flat | flat | yes | +| pairSignal | targetBaseline | flat | flat | yes | +| pairSignal | referenceBaseline | supported / mixed | supported | yes | + + +## Rewrite Output + +``` +你是法务风险摘要助手。 +输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。 +用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。 +不要添加解释。 +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/synthesis-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/synthesis-payload.json new file mode 100644 index 00000000..183c3ec4 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-legal-flat-not-unclear/synthesis-payload.json @@ -0,0 +1,140 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "flat", + "gap": "none", + "promptValidity": "supported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "flat", + "targetVsReferenceGap": "none", + "improvementHeadroom": "medium", + "stopRecommendation": "continue" + }, + "learnableSignals": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。", + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ], + "overfitWarnings": [], + "conflictSignals": [] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "flat", + "analysis": "Target 和 Baseline 的输出在核心风险识别、风险等级判断以及建议的行动方向上完全一致。Target 在措辞上略有简化（如“改结算周期” vs “调整结算周期”），但这属于风格微调，并未引入新的实质性信息或改进。两者都准确识别了单方修改权、无通知暂停服务和违约责任失衡三个核心风险点，并给出了相同的谈判方向。", + "evidence": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。", + "核心风险 (core_risks) 列表内容实质等价：均包含单方修改结算周期、无通知暂停服务、违约责任失衡三点。", + "建议行动 (recommended_action) 方向一致：均要求增加通知义务、限制单方变更、并要求平台承担对等责任。" + ], + "learnableSignals": [ + "当两个版本在风险等级、核心风险点和行动建议上完全等价时，应判定为 flat，表明优化未产生实质性变化。" + ], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "none", + "analysis": "两个输出在核心风险识别、风险等级判断和行动建议上完全等价，仅在措辞上存在细微差异，这些差异不构成可学习的结构性差距。", + "evidence": [ + "风险等级 (risk_level) 均为 'high'。", + "核心风险 (core_risks) 均准确识别出三项：'平台可单方改结算周期'、'平台可未通知暂停服务'、以及违约责任失衡问题（Target用'明显失衡'，Reference用'缺乏对等性'）。", + "推荐行动 (recommended_action) 均指向相同的三个谈判要点：补充通知义务、限制单方变更范围、补齐平台违约责任。Target的表述更具体（'要求补充...并补齐...'），Reference的表述更概括（'要求把...补齐后再推进'），但实质内容一致。" + ], + "learnableSignals": [], + "overfitWarnings": [] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "similar", + "winner": "none", + "confidence": "high", + "pairSignal": "supported", + "analysis": "两个版本在核心风险判断、风险等级和行动建议上完全一致，仅在措辞风格上存在微小差异，这符合 prompt 改动（从“保持客观、精炼”到“用更简洁、偏业务同学可读的中文表达”）的预期方向，表明该改动在参考侧也成立，并非仅对目标侧有效。", + "evidence": [ + "两个输出均判定风险等级为 'high'。", + "两个输出识别出的核心风险点实质相同：单方修改结算周期、未通知暂停服务、违约责任不对等。", + "两个输出给出的行动建议核心内容一致：要求补充通知义务、限制单方变更、增加平台责任。", + "措辞差异仅在于表达风格：左侧（C）更口语化（如'补齐'），右侧（D）更书面化（如'建议补充'）。" + ], + "learnableSignals": [ + "当两个版本在核心结论、风险点和行动建议上实质等价时，应倾向于判定为相似（similar），而非因风格差异误判为信息不足。", + "Prompt 中从通用指令转向更具体的受众导向指令（如'偏业务同学可读'），在参考侧也得到了支持，表现为输出风格向更简洁、直接的方向调整。" + ], + "overfitWarnings": [] + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/llm-calls.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/llm-calls.json new file mode 100644 index 00000000..472d096f --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/llm-calls.json @@ -0,0 +1,83 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。\n- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。\n- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"supported | mixed | unsupported | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"purpose\": \"Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.\",\n \"signalName\": \"promptValidity\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"supported\",\n \"mixed\",\n \"unsupported\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"分诊输入\",\n \"content\": \"最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是医疗分诊建议助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\\n不要添加解释或免责声明。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"urgency\\\":\\\"high\\\",\\\"next_step\\\":\\\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\\\",\\\"warning_signs\\\":[\\\"胸口发紧\\\",\\\"活动后加重\\\",\\\"气短\\\"]}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"d\",\n \"label\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Teacher Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是医疗分诊建议助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\\n不要添加解释或免责声明。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-v7\",\n \"output\": \"{\\\"urgency\\\":\\\"high\\\",\\\"next_step\\\":\\\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\\\",\\\"warning_signs\\\":[\\\"胸口发紧\\\",\\\"活动后加重\\\",\\\"气短\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"mixed\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"analysis\": \"在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。\",\n \"evidence\": [\"左侧提示词包含硬编码规则：'只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。'\", \"右侧提示词明确要求：'基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。'\", \"对于相同的输入，左侧和右侧模型的输出完全一致：'{\\\"urgency\\\":\\\"high\\\",\\\"next_step\\\":\\\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\\\",\\\"warning_signs\\\":[\\\"胸口发紧\\\",\\\"活动后加重\\\",\\\"气短\\\"]}'\"],\n \"learnableSignals\": [\"硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。\n- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。\n- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。\n- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"none | minor | major | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"purpose\": \"Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.\",\n \"signalName\": \"gap\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"none\",\n \"minor\",\n \"major\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"分诊输入\",\n \"content\": \"最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是医疗分诊建议助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\\n不要添加解释或免责声明。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"urgency\\\":\\\"high\\\",\\\"next_step\\\":\\\"立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。\\\",\\\"warning_signs\\\":[\\\"胸口发紧\\\",\\\"活动后加重\\\",\\\"气短\\\"]}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是医疗分诊建议助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\\n不要添加解释或免责声明。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"urgency\\\":\\\"high\\\",\\\"next_step\\\":\\\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\\\",\\\"warning_signs\\\":[\\\"胸口发紧\\\",\\\"活动后加重\\\",\\\"气短\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"major\",\n \"analysis\": \"左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。\",\n \"evidence\": [\"左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。\", \"右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。\", \"用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。\"],\n \"learnableSignals\": [\"当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。\", \"对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。\n- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。\n- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。\n- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"improved | flat | regressed | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"purpose\": \"Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.\",\n \"signalName\": \"progress\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"improved\",\n \"flat\",\n \"regressed\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"分诊输入\",\n \"content\": \"最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是医疗分诊建议助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\\n不要添加解释或免责声明。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"urgency\\\":\\\"high\\\",\\\"next_step\\\":\\\"立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。\\\",\\\"warning_signs\\\":[\\\"胸口发紧\\\",\\\"活动后加重\\\",\\\"气短\\\"]}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"b\",\n \"label\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是医疗分诊建议助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\\n不要添加解释或免责声明。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"v7\",\n \"output\": \"{\\\"urgency\\\":\\\"high\\\",\\\"next_step\\\":\\\"今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。\\\",\\\"warning_signs\\\":[\\\"胸口发紧\\\",\\\"活动后加重\\\",\\\"气短\\\"]}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"regressed\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"analysis\": \"Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。\",\n \"evidence\": [\n \"Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”\",\n \"Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。\",\n \"Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。\",\n \"有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。\"\n ]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "structured-compare-synthesis", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化系统提示词对比综合专家\n\n## Goal\n- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。\n\n## Rules\n1. Target 是唯一优化焦点。\n2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。\n3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。\n4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。\n5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。\n6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。\n7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。\n8. 只返回合法 JSON。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": <0-100>,\n \"dimensions\": [\n { \"key\": \"goalAchievementRobustness\", \"label\": \"目标达成稳定性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"outputQualityCeiling\", \"label\": \"输出质量上限\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"promptPatternQuality\", \"label\": \"提示词模式质量\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"crossSnapshotRobustness\", \"label\": \"跨快照鲁棒性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"workspaceTransferability\", \"label\": \"对工作区的可迁移性\", \"score\": <0-100> }\n ]\n },\n \"improvements\": [\"<可复用改进建议>\"],\n \"summary\": \"<一句话结论>\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"generic | structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"\": \"target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved | flat | regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none | minor | major\",\n \"improvementHeadroom\": \"none | low | medium | high\",\n \"overfitRisk\": \"low | medium | high\",\n \"stopRecommendation\": \"continue | stop | review\",\n \"stopReasons\": [\"<停止原因>\"]\n }\n }\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。\n2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。\n3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。\n\nSynthesis Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"roleName\": \"结构化系统提示词对比综合专家\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"sharedCompareInputs\": true,\n \"samePromptAcrossSnapshots\": true,\n \"crossModelComparison\": true,\n \"focusBrief\": \"如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"deterministicHints\": {\n \"priorityOrder\": [\n \"targetBaseline\",\n \"targetReference\",\n \"referenceBaseline\",\n \"targetReplica\"\n ],\n \"signalSnapshot\": {\n \"progress\": \"regressed\",\n \"gap\": \"major\",\n \"promptValidity\": \"unsupported\"\n },\n \"derivedStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"major\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"major learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"learnableSignals\": [\n \"在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。\",\n \"有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。\",\n \"当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。\",\n \"对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。\",\n \"当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。\",\n \"左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n {\n \"key\": \"regressionOutweighsCosmeticGains\",\n \"description\": \"相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。\"\n },\n {\n \"key\": \"sampleOverfitRiskVisible\",\n \"description\": \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n }\n ]\n },\n \"judgeResults\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"b\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"B\",\n \"rightRole\": \"baseline\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"analysis\": \"Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。\",\n \"evidence\": [\n \"Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”\",\n \"Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。\",\n \"Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。\",\n \"有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。\"\n ]\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"c\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"C\",\n \"rightRole\": \"reference\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"winner\": \"left\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"major\",\n \"analysis\": \"左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。\",\n \"evidence\": [\n \"左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。\",\n \"右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。\",\n \"用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。\",\n \"对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。\"\n ]\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"c\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"C\",\n \"leftRole\": \"reference\",\n \"rightSnapshotId\": \"d\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"D\",\n \"rightRole\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"mixed\",\n \"winner\": \"none\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"analysis\": \"在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。\",\n \"evidence\": [\n \"左侧提示词包含硬编码规则：'只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。'\",\n \"右侧提示词明确要求：'基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。'\",\n \"对于相同的输入，左侧和右侧模型的输出完全一致：'{\\\"urgency\\\":\\\"high\\\",\\\"next_step\\\":\\\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\\\",\\\"warning_signs\\\":[\\\"胸口发紧\\\",\\\"活动后加重\\\",\\\"气短\\\"]}'\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。\"\n ]\n }\n ]\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": 35,\n \"dimensions\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 20\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 40\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 15\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 30\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 25\n }\n ]\n },\n \"improvements\": [\n \"在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。\",\n \"有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。\",\n \"当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。\",\n \"对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。\"\n ],\n \"summary\": \"Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"a\": \"target\",\n \"b\": \"baseline\",\n \"c\": \"reference\",\n \"d\": \"referenceBaseline\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"major\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"major learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n }\n }\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "rewrite:synthetic-medical-latent-trigger-overfit", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "user", + "content": "请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。\n\n要求：\n1. \"sourcePrompts.workspacePrompt\" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。\n2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。\n3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。\n4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 \"sourcePrompts.referencePrompt\"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。\n5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。\n6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。\n7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。\n8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。\n9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、\"role/content\" 对象、消息数组或代码块。\n10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。\n11. \"sourcePrompts\" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。\n12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。\n13. 在动手改写前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation\"。\n14. 如果 recommendation 是 \"skip\"，就原样输出 \"sourcePrompts.workspacePrompt\"，不要做任何改写。\n15. 如果 recommendation 是 \"minor-rewrite\"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。\n16. 只有 recommendation 是 \"rewrite\" 时，才允许做更实质性的重写。\n17. 在决定改哪里之前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves\"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。\n18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。\n\nRewrite Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"evaluationType\": \"compare\",\n \"evaluationTypeLabel\": \"对比评估\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"mode\": {\n \"functionMode\": \"basic\",\n \"subMode\": \"system\"\n },\n \"overallScore\": 35\n },\n \"sourcePrompts\": {\n \"workspacePrompt\": \"你是医疗分诊建议助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\\n不要添加解释或免责声明。\",\n \"referencePrompt\": \"你是医疗分诊建议助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\\n不要添加解释或免责声明。\"\n },\n \"compressedEvaluation\": {\n \"summary\": \"Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。\",\n \"dimensionScores\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 20\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 40\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 15\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 30\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 25\n }\n ],\n \"improvements\": [\n \"在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。\",\n \"有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。\",\n \"当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。\"\n ],\n \"patchPlan\": [],\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"major\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"major learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"compareInsights\": {\n \"pairHighlights\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"major\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"verdict\": \"mixed\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"analysis\": \"在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。\"\n }\n ],\n \"progressSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。\"\n },\n \"referenceGapSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"major\",\n \"verdict\": \"left-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。\"\n },\n \"promptChangeSummary\": {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"verdict\": \"mixed\",\n \"confidence\": \"medium\",\n \"analysis\": \"在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。\"\n },\n \"evidenceHighlights\": [\n \"Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”\",\n \"Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。\",\n \"Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。\",\n \"左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。\",\n \"右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。\",\n \"用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。\",\n \"有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。\",\n \"当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。\",\n \"对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。\",\n \"硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。\",\n \"当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。\",\n \"左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n \"regressionOutweighsCosmeticGains\",\n \"sampleOverfitRiskVisible\"\n ]\n },\n \"rewriteGuidance\": {\n \"recommendation\": \"rewrite\",\n \"reasons\": [\n \"当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。\",\n \"需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。\"\n ],\n \"focusAreas\": [\n \"contract-repair\",\n \"generalization\"\n ],\n \"priorityMoves\": [\n \"先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。\",\n \"删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。\"\n ]\n },\n \"focusSummaryLines\": [\n \"进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化...\",\n \"参考差距: Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则...\",\n \"改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生...\"\n ],\n \"conflictLines\": [\n \"相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。\",\n \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n ],\n \"learnableSignalLines\": [\n \"在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。\",\n \"有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。\",\n \"当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。\",\n \"对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。\",\n \"硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。\"\n ],\n \"overfitWarningLines\": [\n \"Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。\",\n \"当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。\",\n \"左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。\"\n ],\n \"supportEvidenceLines\": [\n \"1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规...\",\n \"2. Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不...\",\n \"3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左...\",\n \"Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”\"\n ]\n }\n}" + } + ], + "response": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\n不要添加解释或免责声明。", + "retryCount": 0 + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/llm-calls.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/llm-calls.md new file mode 100644 index 00000000..26e9d6df --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/llm-calls.md @@ -0,0 +1,1065 @@ +# LLM Calls + +## Call 1 +- phase: pair-judge:reference-vs-reference-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。 +- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。 +- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "supported | mixed | unsupported | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "分诊输入", + "content": "最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v7", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "mixed", + "winner": "none", + "confidence": "medium", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。", + "evidence": ["左侧提示词包含硬编码规则：'只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。'", "右侧提示词明确要求：'基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。'", "对于相同的输入，左侧和右侧模型的输出完全一致：'{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}'"], + "learnableSignals": ["硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。"], + "overfitWarnings": ["左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。"] +} +``` +``` + + +## Call 2 +- phase: pair-judge:target-vs-reference +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。 +- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。 +- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。 +- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "none | minor | major | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "分诊输入", + "content": "最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "major", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": ["左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。", "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。", "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。"], + "learnableSignals": ["当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。"], + "overfitWarnings": ["当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。"] +} +``` +``` + + +## Call 3 +- phase: pair-judge:target-vs-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。 +- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。 +- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。 +- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "improved | flat | regressed | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "分诊输入", + "content": "最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v7", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "regressed", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。", + "evidence": [ + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”", + "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。", + "Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。" + ], + "learnableSignals": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。" + ] +} +``` +``` + + +## Call 4 +- phase: structured-compare-synthesis +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化系统提示词对比综合专家 + +## Goal +- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。 + +## Rules +1. Target 是唯一优化焦点。 +2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。 +3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。 +4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。 +5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。 +6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。 +7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。 +8. 只返回合法 JSON。 + +## Output Contract +```json +{ + "score": { + "overall": <0-100>, + "dimensions": [ + { "key": "goalAchievementRobustness", "label": "目标达成稳定性", "score": <0-100> }, + { "key": "outputQualityCeiling", "label": "输出质量上限", "score": <0-100> }, + { "key": "promptPatternQuality", "label": "提示词模式质量", "score": <0-100> }, + { "key": "crossSnapshotRobustness", "label": "跨快照鲁棒性", "score": <0-100> }, + { "key": "workspaceTransferability", "label": "对工作区的可迁移性", "score": <0-100> } + ] + }, + "improvements": ["<可复用改进建议>"], + "summary": "<一句话结论>", + "metadata": { + "compareMode": "generic | structured", + "snapshotRoles": { + "": "target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved | flat | regressed", + "targetVsReferenceGap": "none | minor | major", + "improvementHeadroom": "none | low | medium | high", + "overfitRisk": "low | medium | high", + "stopRecommendation": "continue | stop | review", + "stopReasons": ["<停止原因>"] + } + } +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。 +2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。 +3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。 + +Synthesis Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "regressed", + "gap": "major", + "promptValidity": "unsupported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。", + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。", + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "regressionOutweighsCosmeticGains", + "description": "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。" + }, + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。", + "evidence": [ + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”", + "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。", + "Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。" + ], + "learnableSignals": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "major", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": [ + "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。", + "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。", + "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。" + ], + "learnableSignals": [ + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "mixed", + "winner": "none", + "confidence": "medium", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。", + "evidence": [ + "左侧提示词包含硬编码规则：'只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。'", + "右侧提示词明确要求：'基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。'", + "对于相同的输入，左侧和右侧模型的输出完全一致：'{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}'" + ], + "learnableSignals": [ + "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。" + ], + "overfitWarnings": [ + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ] + } + ] +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "score": { + "overall": 35, + "dimensions": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 40 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 15 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 30 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 25 + } + ] + }, + "improvements": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。", + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + } + } +} +``` +``` + + +## Call 5 +- phase: rewrite:synthetic-medical-latent-trigger-overfit +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: user + +``` +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 35 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "referencePrompt": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\n不要添加解释或免责声明。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 40 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 15 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 30 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 25 + } + ], + "improvements": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "mixed", + "confidence": "medium", + "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "mixed", + "confidence": "medium", + "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”", + "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。", + "Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。", + "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。", + "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。", + "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。" + ], + "learnableSignals": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。", + "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。", + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。", + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。" + ], + "focusAreas": [ + "contract-repair", + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。", + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化...", + "参考差距: Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则...", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生..." + ], + "conflictLines": [ + "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。", + "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。", + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。", + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规...", + "2. Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不...", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左...", + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”" + ] + } +} +``` + + +### Response +``` +你是医疗分诊建议助手。 +输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。 +基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。 +不要添加解释或免责声明。 +``` + diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/pair-judge-payloads.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/pair-judge-payloads.json new file mode 100644 index 00000000..37ef4424 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/pair-judge-payloads.json @@ -0,0 +1,260 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "分诊输入", + "content": "最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v7", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "分诊输入", + "content": "最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + 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"在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "major", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": [ + "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。", + "右侧的 `next_step` 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"high", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "mixed", + "confidence": "medium", + "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 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b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/response.md new file mode 100644 index 00000000..d8436e73 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/response.md @@ -0,0 +1,234 @@ +```json +{ + "type": "compare", + "score": { + "overall": 35, + "dimensions": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 40 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 15 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 30 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 25 + } + ] + }, + "improvements": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。", + "patchPlan": [], + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "model": "deepseek", + "timestamp": 1774176387352, + "duration": 30681, + "compareJudgements": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。", + "evidence": [ + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”", + "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。", + "Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。" + ], + "learnableSignals": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "major", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": [ + "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。", + "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。", + "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。" + ], + "learnableSignals": [ + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "mixed", + "winner": "none", + "confidence": "medium", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。", + "evidence": [ + "左侧提示词包含硬编码规则：'只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。'", + "右侧提示词明确要求：'基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。'", + "对于相同的输入，左侧和右侧模型的输出完全一致：'{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}'" + ], + "learnableSignals": [ + "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。" + ], + "overfitWarnings": [ + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ] + } + ], + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "mixed", + "confidence": "medium", + "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 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}, + "evidenceHighlights": [ + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”", + "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。", + "Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。", + "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。", + "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。", + "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。" + ], + "learnableSignals": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。", + "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。", + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。", + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + } + } +} +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-input.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-input.txt new file mode 100644 index 00000000..625e44b6 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-input.txt @@ -0,0 +1,213 @@ +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 35 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + "referencePrompt": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。\n不要添加解释或免责声明。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 40 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 15 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 30 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 25 + } + ], + "improvements": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。" + ], + 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Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规...", + "2. Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不...", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左...", + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-output.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-output.txt new file mode 100644 index 00000000..42fa45b8 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-output.txt @@ -0,0 +1,4 @@ +你是医疗分诊建议助手。 +输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。 +基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。 +不要添加解释或免责声明。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-payload.json new file mode 100644 index 00000000..87f8db3c --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/rewrite-payload.json @@ -0,0 +1,190 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 35 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是医疗分诊建议助手。\n输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。\n特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。\n不要添加解释或免责声明。", + 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next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化...", + "参考差距: Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则...", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生..." + ], + "conflictLines": [ + "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。", + "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。", + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。", + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规...", + "2. Target vs Reference | signal=major | verdict=left-better | confidence=high | 左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不...", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=mixed | confidence=medium | 在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左...", + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/scenario.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/scenario.md new file mode 100644 index 00000000..029352ee --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/scenario.md @@ -0,0 +1,10 @@ +# 合成样本: 医疗分诊里的隐性触发过拟合 + +- caseId: synthetic-medical-latent-trigger-overfit +- kind: synthetic + +workspace prompt 针对当前样例里的“胸口发紧 + 上楼更明显”加入了硬编码动作，看起来更果断，但 reference 侧并不支持这条触发规则。这个样本用于观察系统是否能把“样例贴合收益”与“可复用改进”区分开。 + +## Focus + +如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/summary.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/summary.json new file mode 100644 index 00000000..7bb93d8a --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/summary.json @@ -0,0 +1,132 @@ +{ + "generatedAt": "2026-03-22T10:44:18.102Z", + "case": { + "id": "synthetic-medical-latent-trigger-overfit", + "title": "合成样本: 医疗分诊里的隐性触发过拟合", + "kind": "synthetic" + }, + "summary": { + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。", + "score": 35, + "improvements": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "mixed", + "confidence": "medium" + } + ], + "expected": { + "stopSignals": { + "overfitRisk": [ + "high" + ], + "stopRecommendation": [ + "review" + ] + }, + "pairSignals": { + "targetBaseline": [ + "flat", + "improved" + ], + "referenceBaseline": [ + "unsupported" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "improvementNotSupportedOnReference" + ] + } + }, + "expectationResults": [ + { + "type": "stopSignal", + "key": "overfitRisk", + "expected": [ + "high" + ], + "actual": "high", + "matched": true + }, + { + "type": "stopSignal", + "key": "stopRecommendation", + "expected": [ + "review" + ], + "actual": "review", + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "targetBaseline", + "expected": [ + "flat", + "improved" + ], + "actual": [ + "regressed" + ], + "matched": false + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "referenceBaseline", + "expected": [ + "unsupported" + ], + "actual": [ + "unsupported" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "conflictSignal", + "key": "improvementNotSupportedOnReference", + "expected": [ + "improvementNotSupportedOnReference" + ], + "actual": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "matched": false + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/summary.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/summary.md new file mode 100644 index 00000000..00c02210 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/summary.md @@ -0,0 +1,103 @@ +# 合成样本: 医疗分诊里的隐性触发过拟合 + +- caseId: synthetic-medical-latent-trigger-overfit +- kind: synthetic +- generatedAt: 2026-03-22T10:44:18.102Z + +## Description + +workspace prompt 针对当前样例里的“胸口发紧 + 上楼更明显”加入了硬编码动作，看起来更果断，但 reference 侧并不支持这条触发规则。这个样本用于观察系统是否能把“样例贴合收益”与“可复用改进”区分开。 + +## Compare Result + +```json +{ + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在提示词模式上出现结构性回退（引入硬编码规则），虽然当前样例下能触发规则并严格遵守，但该规则在参考侧未产生收益，且存在明显的样例过拟合风险，整体评估结论为高风险，建议review。", + "score": 35, + "improvements": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "left-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "mixed", + "confidence": "medium" + } + ], + "expected": { + "stopSignals": { + "overfitRisk": [ + "high" + ], + "stopRecommendation": [ + "review" + ] + }, + "pairSignals": { + "targetBaseline": [ + "flat", + "improved" + ], + "referenceBaseline": [ + "unsupported" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "improvementNotSupportedOnReference" + ] + } +} +``` + +## Expectation Check + +| 类型 | 键 | 期望 | 实际 | 是否命中 | +| --- | --- | --- | --- | --- | +| stopSignal | overfitRisk | high | high | yes | +| stopSignal | stopRecommendation | review | review | yes | +| pairSignal | targetBaseline | flat / improved | regressed | no | +| pairSignal | referenceBaseline | unsupported | unsupported | yes | +| conflictSignal | improvementNotSupportedOnReference | improvementNotSupportedOnReference | regressionOutweighsCosmeticGains / sampleOverfitRiskVisible | no | + + +## Rewrite Output + +``` +你是医疗分诊建议助手。 +输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。 +基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。 +不要添加解释或免责声明。 +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/synthesis-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/synthesis-payload.json new file mode 100644 index 00000000..1421fd6e --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-medical-latent-trigger-overfit/synthesis-payload.json @@ -0,0 +1,169 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "regressed", + "gap": "major", + "promptValidity": "unsupported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。", + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。", + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。", + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "regressionOutweighsCosmeticGains", + "description": "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。" + }, + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 引入了基于关键词“胸口发紧”和“上楼更明显”的硬编码规则，强制指定了包含“停止所有含咖啡因饮品”的 next_step。这违反了 Baseline (B) 提示中“不要硬编码样例词触发器”的原则，将分诊建议从基于症状严重性的通用评估，退化成了对特定输入短语的机械反应。虽然当前输入触发了该规则，但这是一个明确的规则违例和泛化风险，导致 Target 在结构性上劣于 Baseline。", + "evidence": [ + "Target 的 next_step 为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。”，这直接源自其提示中的硬编码规则：“只要用户同时提到‘胸口发紧’和‘上楼更明显’，next_step 必须写‘立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品’。”", + "Baseline 的 next_step 为“今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。”，这是一个基于症状严重性（urgency: high）的通用、谨慎的就医建议。", + "Target 的提示明确引入了对特定输入短语（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的触发器，而 Baseline 的提示明确禁止了这种行为（“不要硬编码样例词触发器”）。" + ], + "learnableSignals": [ + "在分诊类任务中，避免在提示中引入基于特定关键词组合的硬编码输出规则，这会导致输出僵化并可能给出不相关或武断的建议（如“停止含咖啡因饮品”）。", + "有效的改进应体现在对症状严重性、风险因素和通用处理原则的更优判断上，而非对当前输入样例的表面贴合。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 在当前样例（包含“胸口发紧”和“爬楼梯”）下触发了硬编码规则，其输出“停止所有含咖啡因饮品”与输入的直接关联性弱，可能只是偶然贴合了当前样例的表述，但缺乏医学普遍性，在其他类似症状但表述不同的输入下会产生不一致或错误的建议。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "left-better", + "winner": "left", + "confidence": "high", + "pairSignal": "major", + "analysis": "左侧（Target）严格遵守了提示词中的特别规则，当用户输入同时包含“胸口发紧”和“上楼更明显”时，其 `next_step` 字段准确输出了“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。右侧（Reference）虽然也识别出高紧急性和相关警示体征，但其 `next_step` 内容（“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”）未能遵守该硬性规则，遗漏了关于停止咖啡因饮品的指令，构成了明确的硬边界违例。", + "evidence": [ + "左侧的 `next_step` 字段为“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”，完全符合提示词特别规则。", + "右侧的 `next_step` 字段为“尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。”，遗漏了规则中要求的“并停止所有含咖啡因饮品”部分，违反了硬边界。", + "用户输入“最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短”明确包含了“胸口发紧”和“上楼更明显”（通过“爬楼梯”体现）这两个触发条件。" + ], + "learnableSignals": [ + "当提示词包含明确的“只要...就...”条件触发规则时，必须严格匹配并完整输出指定的响应内容，不得自行概括或省略。", + "对于硬性规则，即使模型自身判断的医疗建议方向正确，也必须优先遵守指令的精确措辞。" + ], + "overfitWarnings": [ + "当前样例（胸口发紧+爬楼梯）是触发该特定规则的典型场景。需要警惕模型可能只是记住了“立即去急诊”这个短语，而非真正理解了规则的结构（即识别两个关键词并输出完整固定语句）。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "mixed", + "winner": "none", + "confidence": "medium", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "在参考侧（Reference vs Reference Baseline）的对比中，左侧（C）的提示词引入了针对特定症状组合（“胸口发紧”和“上楼更明显”）的硬编码规则，而右侧（D）的提示词则强调基于信息给出谨慎建议，避免硬编码触发器。然而，在当前测试输入下，两者的输出结果完全相同，这表明左侧的特定规则在当前样例中并未产生差异化效果，其收益无法在参考侧得到验证。", + "evidence": [ + "左侧提示词包含硬编码规则：'只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。'", + "右侧提示词明确要求：'基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。'", + "对于相同的输入，左侧和右侧模型的输出完全一致：'{\"urgency\":\"high\",\"next_step\":\"尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。\",\"warning_signs\":[\"胸口发紧\",\"活动后加重\",\"气短\"]}'" + ], + "learnableSignals": [ + "硬编码特定症状组合的规则，在参考侧并未产生与基线不同的输出，表明该规则在当前样例下是冗余的。" + ], + "overfitWarnings": [ + "左侧提示词的特定规则（“胸口发紧”和“上楼更明显”）在当前输入中并未被触发（输入为“爬楼梯”而非“上楼”），其收益完全依赖于特定措辞的精确匹配，存在明显的样例拟合风险。" + ] + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/llm-calls.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/llm-calls.json new file mode 100644 index 00000000..841cf487 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/llm-calls.json @@ -0,0 +1,83 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。\n- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。\n- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。\n- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"none | minor | major | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"purpose\": \"Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.\",\n \"signalName\": \"gap\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"none\",\n \"minor\",\n \"major\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"题目输入\",\n \"content\": \"请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是数学讲解助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\\n不要添加题外扩展。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"explanation\\\":\\\"因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。\\\",\\\"key_rule\\\":\\\"看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。\\\",\\\"common_mistake\\\":\\\"不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是数学讲解助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\\n不要添加题外扩展。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"explanation\\\":\\\"可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。\\\",\\\"key_rule\\\":\\\"除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。\\\",\\\"common_mistake\\\":\\\"不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。\\\"}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"major\",\n \"analysis\": \"Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。\",\n \"evidence\": [\n \"Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。\",\n \"Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。\",\n \"Target 的 common_mistake 是“不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8”，这是一个针对特定错误答案的提醒。\",\n \"Reference 的 common_mistake 是“不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错”，这是一个针对学习方法（死记硬背）的、可迁移的警告。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。\",\n \"在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。\"\n ]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。\n- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。\n- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"supported | mixed | unsupported | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"purpose\": \"Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.\",\n \"signalName\": \"promptValidity\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"supported\",\n \"mixed\",\n \"unsupported\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"题目输入\",\n \"content\": \"请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"c\",\n \"label\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Teacher Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是数学讲解助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\\n不要添加题外扩展。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-workspace\",\n \"output\": \"{\\\"explanation\\\":\\\"可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。\\\",\\\"key_rule\\\":\\\"除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。\\\",\\\"common_mistake\\\":\\\"不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"d\",\n \"label\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Teacher Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是数学讲解助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\\n不要添加题外扩展。\",\n \"modelKey\": \"deepseek\",\n \"versionLabel\": \"teacher-v8\",\n \"output\": \"{\\\"explanation\\\":\\\"3/4 ÷ 1/2 的意思是“3/4 里面有几个半个”。因为除以 1/2 就是乘 2，所以可以算成 3/4 × 2 = 3/2。\\\",\\\"key_rule\\\":\\\"除以一个分数，就是乘以它的倒数。\\\",\\\"common_mistake\\\":\\\"不要把“除以 1/2”误写成“乘以 1/2”。\\\"}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。\",\n \"evidence\": [\"左侧提示词包含专项指令：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'\", \"左侧输出中的explanation字段试图兼顾，但仍显矛盾，先提及“3/4 里面有几个半个”，然后又说“但仍然要告诉学生一般规则”，这反映了提示词指令与通用教学目标的冲突。\", \"右侧提示词保持通用结构：'先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。'\", \"右侧输出严格遵循了通用教学结构，先解释核心规则，再应用到题目。\"],\n \"learnableSignals\": [\"在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。\", \"保持“先解释通用规则，再演示具体应用”的结构，比针对特定题目定制口诀更具可迁移性。\", \"提示词中的“特别规则”若要求模型跳过通用解释，会损害输出的结构性并增加过拟合风险。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。\", \"左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化对比成对判断专家\n\n## Goal\n- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。\n\n## Rules\n1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。\n2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。\n3. winner 只允许：left、right、none。\n4. confidence 只允许：low、medium、high。\n5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。\n6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。\n7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。\n8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。\n9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。\n10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。\n11. 只返回合法 JSON。\n\n## 当前 Pair 专项判断\n- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。\n- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。\n- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。\n- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"left-better | right-better | mixed | similar\",\n \"winner\": \"left | right | none\",\n \"confidence\": \"low | medium | high\",\n \"pairSignal\": \"improved | flat | regressed | unclear\",\n \"analysis\": \"\",\n \"evidence\": [\"\"],\n \"learnableSignals\": [\"\"],\n \"overfitWarnings\": [\"\"]\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。\n2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。\n3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。\n\nPair Judge Evidence Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"purpose\": \"Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.\",\n \"signalName\": \"progress\",\n \"allowedSignalValues\": [\n \"improved\",\n \"flat\",\n \"regressed\",\n \"unclear\"\n ],\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"testCases\": [\n {\n \"id\": \"tc-1\",\n \"input\": {\n \"kind\": \"text\",\n \"label\": \"题目输入\",\n \"content\": \"请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。\"\n }\n }\n ],\n \"leftSnapshot\": {\n \"id\": \"a\",\n \"label\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"workspace\",\n \"label\": \"Workspace\"\n },\n \"promptText\": \"你是数学讲解助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\\n不要添加题外扩展。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"workspace\",\n \"output\": \"{\\\"explanation\\\":\\\"因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。\\\",\\\"key_rule\\\":\\\"看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。\\\",\\\"common_mistake\\\":\\\"不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。\\\"}\"\n },\n \"rightSnapshot\": {\n \"id\": \"b\",\n \"label\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\",\n \"testCaseId\": \"tc-1\",\n \"promptRef\": {\n \"kind\": \"version\",\n \"label\": \"Previous\"\n },\n \"promptText\": \"你是数学讲解助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\\n不要添加题外扩展。\",\n \"modelKey\": \"custom\",\n \"versionLabel\": \"v8\",\n \"output\": \"{\\\"explanation\\\":\\\"除以 1/2 的意思是看 3/4 里面有几个“半个”。因为把一个数除以 1/2，等于看它能分成几个半个，所以可以改写成 3/4 × 2 = 3/2。\\\",\\\"key_rule\\\":\\\"除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。\\\",\\\"common_mistake\\\":\\\"不要把“除以 1/2”误算成“再除以 2”。\\\"}\"\n }\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"analysis\": \"Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。\",\n \"evidence\": [\"Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'\", \"Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。\", \"Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。\", \"Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。\", \"Baseline output 的 explanation 将“除以 1/2”解释为“看 3/4 里面有几个‘半个’”，并关联到通用规则“3/4 × 2 = 3/2”。\"],\n \"learnableSignals\": [\"避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。\", \"对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。\", \"key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。\"],\n \"overfitWarnings\": [\"Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。\", \"如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。\", \"Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。\"]\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "structured-compare-synthesis", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "system", + "content": "# Role: 结构化系统提示词对比综合专家\n\n## Goal\n- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。\n\n## Rules\n1. Target 是唯一优化焦点。\n2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。\n3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。\n4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。\n5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。\n6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。\n7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。\n8. 只返回合法 JSON。\n\n## Output Contract\n```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": <0-100>,\n \"dimensions\": [\n { \"key\": \"goalAchievementRobustness\", \"label\": \"目标达成稳定性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"outputQualityCeiling\", \"label\": \"输出质量上限\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"promptPatternQuality\", \"label\": \"提示词模式质量\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"crossSnapshotRobustness\", \"label\": \"跨快照鲁棒性\", \"score\": <0-100> },\n { \"key\": \"workspaceTransferability\", \"label\": \"对工作区的可迁移性\", \"score\": <0-100> }\n ]\n },\n \"improvements\": [\"<可复用改进建议>\"],\n \"summary\": \"<一句话结论>\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"generic | structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"\": \"target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"improved | flat | regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"none | minor | major\",\n \"improvementHeadroom\": \"none | low | medium | high\",\n \"overfitRisk\": \"low | medium | high\",\n \"stopRecommendation\": \"continue | stop | review\",\n \"stopReasons\": [\"<停止原因>\"]\n }\n }\n}\n```\n\n## Initialization\n你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。" + }, + { + "role": "user", + "content": "请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。\n\n规则：\n1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。\n2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。\n3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。\n\nSynthesis Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"roleName\": \"结构化系统提示词对比综合专家\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"sharedCompareInputs\": true,\n \"samePromptAcrossSnapshots\": true,\n \"crossModelComparison\": true,\n \"focusBrief\": \"如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。\"\n },\n \"roleBindings\": [\n {\n \"snapshotId\": \"a\",\n \"snapshotLabel\": \"A\",\n \"role\": \"target\",\n \"roleLabel\": \"Target\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"b\",\n \"snapshotLabel\": \"B\",\n \"role\": \"baseline\",\n \"roleLabel\": \"Baseline\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"c\",\n \"snapshotLabel\": \"C\",\n \"role\": \"reference\",\n \"roleLabel\": \"Reference\"\n },\n {\n \"snapshotId\": \"d\",\n \"snapshotLabel\": \"D\",\n \"role\": \"referenceBaseline\",\n \"roleLabel\": \"Reference Baseline\"\n }\n ],\n \"deterministicHints\": {\n \"priorityOrder\": [\n \"targetBaseline\",\n \"targetReference\",\n \"referenceBaseline\",\n \"targetReplica\"\n ],\n \"signalSnapshot\": {\n \"progress\": \"regressed\",\n \"gap\": \"major\",\n \"promptValidity\": \"unsupported\"\n },\n \"derivedStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"major\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"major learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"learnableSignals\": [\n \"避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。\",\n \"对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。\",\n \"key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。\",\n \"在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。\",\n \"如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。\",\n \"Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。\",\n \"Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n {\n \"key\": \"regressionOutweighsCosmeticGains\",\n \"description\": \"相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。\"\n },\n {\n \"key\": \"sampleOverfitRiskVisible\",\n \"description\": \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n }\n ]\n },\n \"judgeResults\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"b\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"B\",\n \"rightRole\": \"baseline\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"analysis\": \"Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。\",\n \"evidence\": [\n \"Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'\",\n \"Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。\",\n \"Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。\",\n \"Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。\",\n \"对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。\",\n \"key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。\",\n \"如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。\",\n \"Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。\"\n ]\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"leftSnapshotId\": \"a\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"A\",\n \"leftRole\": \"target\",\n \"rightSnapshotId\": \"c\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"C\",\n \"rightRole\": \"reference\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"major\",\n \"analysis\": \"Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。\",\n \"evidence\": [\n \"Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。\",\n \"Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。\",\n \"Target 的 common_mistake 是“不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8”，这是一个针对特定错误答案的提醒。\",\n \"Reference 的 common_mistake 是“不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错”，这是一个针对学习方法（死记硬背）的、可迁移的警告。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。\",\n \"在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。\"\n ]\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"leftSnapshotId\": \"c\",\n \"leftSnapshotLabel\": \"C\",\n \"leftRole\": \"reference\",\n \"rightSnapshotId\": \"d\",\n \"rightSnapshotLabel\": \"D\",\n \"rightRole\": \"referenceBaseline\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"winner\": \"right\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。\",\n \"evidence\": [\n \"左侧提示词包含专项指令：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'\",\n \"左侧输出中的explanation字段试图兼顾，但仍显矛盾，先提及“3/4 里面有几个半个”，然后又说“但仍然要告诉学生一般规则”，这反映了提示词指令与通用教学目标的冲突。\",\n \"右侧提示词保持通用结构：'先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。'\",\n \"右侧输出严格遵循了通用教学结构，先解释核心规则，再应用到题目。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。\",\n \"保持“先解释通用规则，再演示具体应用”的结构，比针对特定题目定制口诀更具可迁移性。\",\n \"提示词中的“特别规则”若要求模型跳过通用解释，会损害输出的结构性并增加过拟合风险。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。\",\n \"左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。\"\n ]\n }\n ]\n}" + } + ], + "response": "```json\n{\n \"score\": {\n \"overall\": 30,\n \"dimensions\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 20\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 40\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 25\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 15\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 10\n }\n ]\n },\n \"improvements\": [\n \"避免在提示词中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会严重损害泛化能力。\",\n \"对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。\",\n \"key_rule 等核心输出字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令或具体口诀。\",\n \"在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。\",\n \"在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。\",\n \"保持“先解释通用规则，再演示具体应用”的结构，比针对特定题目定制口诀更具可迁移性。\"\n ],\n \"summary\": \"Target相比Baseline在通用性和可迁移性上出现显著回退，为迎合当前特定题目牺牲了结构性解释；与Reference相比仍存在巨大可学习差距；且该提示词改动在Reference侧同样不成立，反而导致退化，表明其过拟合风险极高。\",\n \"metadata\": {\n \"compareMode\": \"structured\",\n \"snapshotRoles\": {\n \"a\": \"target\",\n \"b\": \"baseline\",\n \"c\": \"reference\",\n \"d\": \"referenceBaseline\"\n },\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"major\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"major learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n }\n }\n}\n```", + "retryCount": 0 + }, + { + "phase": "rewrite:synthetic-teaching-overfit-regression", + "modelKey": "deepseek", + "attempts": [], + "messages": [ + { + "role": "user", + "content": "请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。\n\n要求：\n1. \"sourcePrompts.workspacePrompt\" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。\n2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。\n3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。\n4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 \"sourcePrompts.referencePrompt\"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。\n5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。\n6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。\n7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。\n8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。\n9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、\"role/content\" 对象、消息数组或代码块。\n10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。\n11. \"sourcePrompts\" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。\n12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。\n13. 在动手改写前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation\"。\n14. 如果 recommendation 是 \"skip\"，就原样输出 \"sourcePrompts.workspacePrompt\"，不要做任何改写。\n15. 如果 recommendation 是 \"minor-rewrite\"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。\n16. 只有 recommendation 是 \"rewrite\" 时，才允许做更实质性的重写。\n17. 在决定改哪里之前，先看 \"compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves\"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。\n18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。\n\nRewrite Payload (JSON):\n{\n \"scenario\": {\n \"language\": \"zh\",\n \"evaluationType\": \"compare\",\n \"evaluationTypeLabel\": \"对比评估\",\n \"subjectLabel\": \"系统提示词\",\n \"mode\": {\n \"functionMode\": \"basic\",\n \"subMode\": \"system\"\n },\n \"overallScore\": 30\n },\n \"sourcePrompts\": {\n \"workspacePrompt\": \"你是数学讲解助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\\n不要添加题外扩展。\",\n \"referencePrompt\": \"你是数学讲解助手。\\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\\n不要添加题外扩展。\"\n },\n \"compressedEvaluation\": {\n \"summary\": \"Target相比Baseline在通用性和可迁移性上出现显著回退，为迎合当前特定题目牺牲了结构性解释；与Reference相比仍存在巨大可学习差距；且该提示词改动在Reference侧同样不成立，反而导致退化，表明其过拟合风险极高。\",\n \"dimensionScores\": [\n {\n \"key\": \"goalAchievementRobustness\",\n \"label\": \"目标达成稳定性\",\n \"score\": 20\n },\n {\n \"key\": \"outputQualityCeiling\",\n \"label\": \"输出质量上限\",\n \"score\": 40\n },\n {\n \"key\": \"promptPatternQuality\",\n \"label\": \"提示词模式质量\",\n \"score\": 25\n },\n {\n \"key\": \"crossSnapshotRobustness\",\n \"label\": \"跨快照鲁棒性\",\n \"score\": 15\n },\n {\n \"key\": \"workspaceTransferability\",\n \"label\": \"对工作区的可迁移性\",\n \"score\": 10\n }\n ],\n \"improvements\": [\n \"避免在提示词中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会严重损害泛化能力。\",\n \"对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。\",\n \"key_rule 等核心输出字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令或具体口诀。\"\n ],\n \"patchPlan\": [],\n \"compareStopSignals\": {\n \"targetVsBaseline\": \"regressed\",\n \"targetVsReferenceGap\": \"major\",\n \"improvementHeadroom\": \"high\",\n \"overfitRisk\": \"high\",\n \"stopRecommendation\": \"review\",\n \"stopReasons\": [\n \"target regressed vs baseline\",\n \"major learnable gap remains vs reference\",\n \"reference-side evidence does not support the prompt change\",\n \"pairwise judges flagged possible sample overfit\"\n ]\n },\n \"compareInsights\": {\n \"pairHighlights\": [\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"major\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。\"\n },\n {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。\"\n }\n ],\n \"progressSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-baseline\",\n \"pairType\": \"targetBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Baseline\",\n \"pairSignal\": \"regressed\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。\"\n },\n \"referenceGapSummary\": {\n \"pairKey\": \"target-vs-reference\",\n \"pairType\": \"targetReference\",\n \"pairLabel\": \"Target vs Reference\",\n \"pairSignal\": \"major\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。\"\n },\n \"promptChangeSummary\": {\n \"pairKey\": \"reference-vs-reference-baseline\",\n \"pairType\": \"referenceBaseline\",\n \"pairLabel\": \"Reference vs Reference Baseline\",\n \"pairSignal\": \"unsupported\",\n \"verdict\": \"right-better\",\n \"confidence\": \"high\",\n \"analysis\": \"左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。\"\n },\n \"evidenceHighlights\": [\n \"Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'\",\n \"Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。\",\n \"Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。\",\n \"Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。\",\n \"Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。\",\n \"Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。\"\n ],\n \"learnableSignals\": [\n \"避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。\",\n \"对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。\",\n \"key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。\",\n \"在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。\",\n \"在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。\",\n \"在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。\"\n ],\n \"overfitWarnings\": [\n \"Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。\",\n \"如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。\",\n \"Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。\",\n \"Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。\",\n \"左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。\",\n \"左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。\"\n ],\n \"conflictSignals\": [\n \"regressionOutweighsCosmeticGains\",\n \"sampleOverfitRiskVisible\"\n ]\n },\n \"rewriteGuidance\": {\n \"recommendation\": \"rewrite\",\n \"reasons\": [\n \"当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。\",\n \"需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。\"\n ],\n \"focusAreas\": [\n \"contract-repair\",\n \"generalization\"\n ],\n \"priorityMoves\": [\n \"先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。\",\n \"删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。\"\n ]\n },\n \"focusSummaryLines\": [\n \"进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释...\",\n \"参考差距: Target vs Reference | signal=major | verdict=right-better | confidence=high | Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。\",\n \"改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=right-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即...\"\n ],\n \"conflictLines\": [\n \"相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。\",\n \"如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。\"\n ],\n \"learnableSignalLines\": [\n \"避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。\",\n \"对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。\",\n \"key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。\",\n \"在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。\",\n \"在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。\"\n ],\n \"overfitWarningLines\": [\n \"Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。\",\n \"如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。\",\n \"Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。\",\n \"Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。\",\n \"左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。\"\n ],\n \"supportEvidenceLines\": [\n \"1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (...\",\n \"2. Target vs Reference | signal=major | verdict=right-better | confidence=high | Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。\",\n \"3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=right-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）...\",\n \"Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'\"\n ]\n }\n}" + } + ], + "response": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n对于任何分数除法题目，都应先解释通用的核心规则“除以一个分数等于乘以它的倒数”，再结合具体题目进行演示和说明。\nkey_rule 字段必须包含这一通用的、可迁移的数学原理。\ncommon_mistake 字段应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区，例如避免死记硬背具体算式或忽略通用规则。\n不要添加题外扩展。", + "retryCount": 0 + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/llm-calls.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/llm-calls.md new file mode 100644 index 00000000..a900b7ab --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/llm-calls.md @@ -0,0 +1,1086 @@ +# LLM Calls + +## Call 1 +- phase: pair-judge:target-vs-reference +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。 +- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。 +- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。 +- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "none | minor | major | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "题目输入", + "content": "请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"explanation\":\"因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。\",\"key_rule\":\"看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。\",\"common_mistake\":\"不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"explanation\":\"可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。\"}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "major", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "evidence": [ + "Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。", + "Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。", + "Target 的 common_mistake 是“不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8”，这是一个针对特定错误答案的提醒。", + "Reference 的 common_mistake 是“不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错”，这是一个针对学习方法（死记硬背）的、可迁移的警告。" + ], + "learnableSignals": [ + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。" + ] +} +``` +``` + + +## Call 2 +- phase: pair-judge:reference-vs-reference-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组用于判断 prompt 改动本身是否也在 reference 侧成立。 +- 只有当 reference 新版本在方向上明确支撑 target 侧收益时，才应给出 supported。 +- 如果 reference 侧并不支持这次改动，要明确指出，因为这会抬高 target 侧收益只是样例拟合的风险。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "supported | mixed | unsupported | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "题目输入", + "content": "请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"explanation\":\"可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v8", + "output": "{\"explanation\":\"3/4 ÷ 1/2 的意思是“3/4 里面有几个半个”。因为除以 1/2 就是乘 2，所以可以算成 3/4 × 2 = 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，就是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要把“除以 1/2”误写成“乘以 1/2”。\"}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。", + "evidence": ["左侧提示词包含专项指令：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", "左侧输出中的explanation字段试图兼顾，但仍显矛盾，先提及“3/4 里面有几个半个”，然后又说“但仍然要告诉学生一般规则”，这反映了提示词指令与通用教学目标的冲突。", "右侧提示词保持通用结构：'先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。'", "右侧输出严格遵循了通用教学结构，先解释核心规则，再应用到题目。"], + "learnableSignals": ["在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。", "保持“先解释通用规则，再演示具体应用”的结构，比针对特定题目定制口诀更具可迁移性。", "提示词中的“特别规则”若要求模型跳过通用解释，会损害输出的结构性并增加过拟合风险。"], + "overfitWarnings": ["左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。", "左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。"] +} +``` +``` + + +## Call 3 +- phase: pair-judge:target-vs-baseline +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。 +- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。 +- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。 +- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。 + +## Output Contract +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "improved | flat | regressed | unclear", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "题目输入", + "content": "请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"explanation\":\"因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。\",\"key_rule\":\"看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。\",\"common_mistake\":\"不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v8", + "output": "{\"explanation\":\"除以 1/2 的意思是看 3/4 里面有几个“半个”。因为把一个数除以 1/2，等于看它能分成几个半个，所以可以改写成 3/4 × 2 = 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要把“除以 1/2”误算成“再除以 2”。\"}" + } +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。", + "evidence": ["Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", "Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。", "Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。", "Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。", "Baseline output 的 explanation 将“除以 1/2”解释为“看 3/4 里面有几个‘半个’”，并关联到通用规则“3/4 × 2 = 3/2”。"], + "learnableSignals": ["避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。"], + "overfitWarnings": ["Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。"] +} +``` +``` + + +## Call 4 +- phase: structured-compare-synthesis +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: system + +``` +# Role: 结构化系统提示词对比综合专家 + +## Goal +- 基于多条成对判断结果，为可编辑输出最终的 structured compare 评估结果。 + +## Rules +1. Target 是唯一优化焦点。 +2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。 +3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。 +4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。 +5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。 +6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。 +7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。 +8. 只返回合法 JSON。 + +## Output Contract +```json +{ + "score": { + "overall": <0-100>, + "dimensions": [ + { "key": "goalAchievementRobustness", "label": "目标达成稳定性", "score": <0-100> }, + { "key": "outputQualityCeiling", "label": "输出质量上限", "score": <0-100> }, + { "key": "promptPatternQuality", "label": "提示词模式质量", "score": <0-100> }, + { "key": "crossSnapshotRobustness", "label": "跨快照鲁棒性", "score": <0-100> }, + { "key": "workspaceTransferability", "label": "对工作区的可迁移性", "score": <0-100> } + ] + }, + "improvements": ["<可复用改进建议>"], + "summary": "<一句话结论>", + "metadata": { + "compareMode": "generic | structured", + "snapshotRoles": { + "": "target | baseline | reference | referenceBaseline | replica | auxiliary" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "improved | flat | regressed", + "targetVsReferenceGap": "none | minor | major", + "improvementHeadroom": "none | low | medium | high", + "overfitRisk": "low | medium | high", + "stopRecommendation": "continue | stop | review", + "stopReasons": ["<停止原因>"] + } + } +} +``` + +## Initialization +你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。 +``` + +### Message 2 +- role: user + +``` +请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。 +2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。 +3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。 + +Synthesis Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "regressed", + "gap": "major", + "promptValidity": "unsupported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "regressionOutweighsCosmeticGains", + "description": "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。" + }, + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。", + "evidence": [ + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", + "Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。", + "Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。", + "Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "major", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "evidence": [ + "Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。", + "Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。", + "Target 的 common_mistake 是“不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8”，这是一个针对特定错误答案的提醒。", + "Reference 的 common_mistake 是“不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错”，这是一个针对学习方法（死记硬背）的、可迁移的警告。" + ], + "learnableSignals": [ + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。", + "evidence": [ + "左侧提示词包含专项指令：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", + "左侧输出中的explanation字段试图兼顾，但仍显矛盾，先提及“3/4 里面有几个半个”，然后又说“但仍然要告诉学生一般规则”，这反映了提示词指令与通用教学目标的冲突。", + "右侧提示词保持通用结构：'先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。'", + "右侧输出严格遵循了通用教学结构，先解释核心规则，再应用到题目。" + ], + "learnableSignals": [ + "在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。", + "保持“先解释通用规则，再演示具体应用”的结构，比针对特定题目定制口诀更具可迁移性。", + "提示词中的“特别规则”若要求模型跳过通用解释，会损害输出的结构性并增加过拟合风险。" + ], + "overfitWarnings": [ + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。", + "左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。" + ] + } + ] +} +``` + + +### Response +``` +```json +{ + "score": { + "overall": 30, + "dimensions": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 40 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 25 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 15 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 10 + } + ] + }, + "improvements": [ + "避免在提示词中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会严重损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 等核心输出字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令或具体口诀。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。", + "保持“先解释通用规则，再演示具体应用”的结构，比针对特定题目定制口诀更具可迁移性。" + ], + "summary": "Target相比Baseline在通用性和可迁移性上出现显著回退，为迎合当前特定题目牺牲了结构性解释；与Reference相比仍存在巨大可学习差距；且该提示词改动在Reference侧同样不成立，反而导致退化，表明其过拟合风险极高。", + "metadata": { + "compareMode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + } + } +} +``` +``` + + +## Call 5 +- phase: rewrite:synthetic-teaching-overfit-regression +- modelKey: deepseek + +### Messages +### Message 1 +- role: user + +``` +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 30 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "referencePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在通用性和可迁移性上出现显著回退，为迎合当前特定题目牺牲了结构性解释；与Reference相比仍存在巨大可学习差距；且该提示词改动在Reference侧同样不成立，反而导致退化，表明其过拟合风险极高。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 40 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 25 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 15 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 10 + } + ], + "improvements": [ + "避免在提示词中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会严重损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 等核心输出字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令或具体口诀。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", + "Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。", + "Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。", + "Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。", + "Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。", + "Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。", + "在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。", + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。", + "左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。" + ], + "focusAreas": [ + "contract-repair", + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。", + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释...", + "参考差距: Target vs Reference | signal=major | verdict=right-better | confidence=high | Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=right-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即..." + ], + "conflictLines": [ + "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。", + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (...", + "2. Target vs Reference | signal=major | verdict=right-better | confidence=high | Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=right-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）...", + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'" + ] + } +} +``` + + +### Response +``` +你是数学讲解助手。 +输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。 +对于任何分数除法题目，都应先解释通用的核心规则“除以一个分数等于乘以它的倒数”，再结合具体题目进行演示和说明。 +key_rule 字段必须包含这一通用的、可迁移的数学原理。 +common_mistake 字段应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区，例如避免死记硬背具体算式或忽略通用规则。 +不要添加题外扩展。 +``` + diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/pair-judge-payloads.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/pair-judge-payloads.json new file mode 100644 index 00000000..ef79ba69 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/pair-judge-payloads.json @@ -0,0 +1,260 @@ +[ + { + "phase": "pair-judge:target-vs-reference", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "purpose": "Identify whether the target still has a learnable gap from the stronger/reference run, and what structural strategy is worth learning.", + "signalName": "gap", + "allowedSignalValues": [ + "none", + "minor", + "major", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "题目输入", + "content": "请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"explanation\":\"因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。\",\"key_rule\":\"看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。\",\"common_mistake\":\"不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"explanation\":\"可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。\"}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:reference-vs-reference-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "purpose": "Judge whether the prompt change itself is supported on the reference side, instead of being a target-only coincidence.", + "signalName": "promptValidity", + "allowedSignalValues": [ + "supported", + "mixed", + "unsupported", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "题目输入", + "content": "请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "c", + "label": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace", + "output": "{\"explanation\":\"可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "d", + "label": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v8", + "output": "{\"explanation\":\"3/4 ÷ 1/2 的意思是“3/4 里面有几个半个”。因为除以 1/2 就是乘 2，所以可以算成 3/4 × 2 = 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，就是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要把“除以 1/2”误写成“乘以 1/2”。\"}" + } + } + }, + { + "phase": "pair-judge:target-vs-baseline", + "payload": { + "scenario": { + "language": "zh", + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "purpose": "Decide whether the current target prompt materially improved, stayed flat, or regressed relative to the previous version.", + "signalName": "progress", + "allowedSignalValues": [ + "improved", + "flat", + "regressed", + "unclear" + ], + "focusBrief": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "题目输入", + "content": "请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。" + } + } + ], + "leftSnapshot": { + "id": "a", + "label": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace", + "output": "{\"explanation\":\"因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。\",\"key_rule\":\"看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。\",\"common_mistake\":\"不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。\"}" + }, + "rightSnapshot": { + "id": "b", + "label": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v8", + "output": "{\"explanation\":\"除以 1/2 的意思是看 3/4 里面有几个“半个”。因为把一个数除以 1/2，等于看它能分成几个半个，所以可以改写成 3/4 × 2 = 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要把“除以 1/2”误算成“再除以 2”。\"}" + } + } + } +] diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/request.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/request.json new file mode 100644 index 00000000..24c3defa --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/request.json @@ -0,0 +1,95 @@ +{ + "type": "compare", + "evaluationModelKey": "deepseek", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "focus": { + "content": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。", + "source": "system", + "priority": "highest" + }, + "target": { + "workspacePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "referencePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。" + }, + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "题目输入", + "content": "请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。" + } + } + ], + "snapshots": [ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "output": "{\"explanation\":\"因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。\",\"key_rule\":\"看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。\",\"common_mistake\":\"不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + { + "id": "b", + "label": "B", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 8, + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。", + "output": "{\"explanation\":\"除以 1/2 的意思是看 3/4 里面有几个“半个”。因为把一个数除以 1/2，等于看它能分成几个半个，所以可以改写成 3/4 × 2 = 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要把“除以 1/2”误算成“再除以 2”。\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v8" + }, + { + "id": "c", + "label": "C", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "output": "{\"explanation\":\"可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace" + }, + { + "id": "d", + "label": "D", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 8, + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。", + "output": "{\"explanation\":\"3/4 ÷ 1/2 的意思是“3/4 里面有几个半个”。因为除以 1/2 就是乘 2，所以可以算成 3/4 × 2 = 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，就是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要把“除以 1/2”误写成“乘以 1/2”。\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v8" + } + ], + "compareHints": { + "mode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "hasSharedTestCases": true, + "hasSamePromptSnapshots": true, + "hasCrossModelComparison": true + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/request.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/request.md new file mode 100644 index 00000000..e5dcca88 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/request.md @@ -0,0 +1,97 @@ +```json +{ + "type": "compare", + "evaluationModelKey": "deepseek", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "focus": { + "content": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。", + "source": "system", + "priority": "highest" + }, + "target": { + "workspacePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "referencePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。" + }, + "testCases": [ + { + "id": "tc-1", + "input": { + "kind": "text", + "label": "题目输入", + "content": "请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。" + } + } + ], + "snapshots": [ + { + "id": "a", + "label": "A", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "output": "{\"explanation\":\"因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。\",\"key_rule\":\"看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。\",\"common_mistake\":\"不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "workspace" + }, + { + "id": "b", + "label": "B", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 8, + "label": "Previous" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。", + "output": "{\"explanation\":\"除以 1/2 的意思是看 3/4 里面有几个“半个”。因为把一个数除以 1/2，等于看它能分成几个半个，所以可以改写成 3/4 × 2 = 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要把“除以 1/2”误算成“再除以 2”。\"}", + "modelKey": "custom", + "versionLabel": "v8" + }, + { + "id": "c", + "label": "C", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "workspace", + "label": "Teacher Workspace" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "output": "{\"explanation\":\"可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-workspace" + }, + { + "id": "d", + "label": "D", + "testCaseId": "tc-1", + "promptRef": { + "kind": "version", + "version": 8, + "label": "Teacher Previous" + }, + "promptText": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。", + "output": "{\"explanation\":\"3/4 ÷ 1/2 的意思是“3/4 里面有几个半个”。因为除以 1/2 就是乘 2，所以可以算成 3/4 × 2 = 3/2。\",\"key_rule\":\"除以一个分数，就是乘以它的倒数。\",\"common_mistake\":\"不要把“除以 1/2”误写成“乘以 1/2”。\"}", + "modelKey": "deepseek", + "versionLabel": "teacher-v8" + } + ], + "compareHints": { + "mode": "structured", + "snapshotRoles": { + "a": "target", + "b": "baseline", + "c": "reference", + "d": "referenceBaseline" + }, + "hasSharedTestCases": true, + "hasSamePromptSnapshots": true, + "hasCrossModelComparison": true + } +} +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/response.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/response.json new file mode 100644 index 00000000..fd765b88 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/response.json @@ -0,0 +1,245 @@ +{ + "type": "compare", + 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在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。", + "evidence": [ + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", + "Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。", + "Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。", + "Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": 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是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。", + "在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。", + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。", + "左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + } + } +} +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-input.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-input.txt new file mode 100644 index 00000000..a7e358f1 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-input.txt @@ -0,0 +1,219 @@ +请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区系统提示词直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 30 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "referencePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在通用性和可迁移性上出现显著回退，为迎合当前特定题目牺牲了结构性解释；与Reference相比仍存在巨大可学习差距；且该提示词改动在Reference侧同样不成立，反而导致退化，表明其过拟合风险极高。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 40 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 25 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 15 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 10 + } + ], + "improvements": [ + "避免在提示词中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会严重损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 等核心输出字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令或具体口诀。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", + "Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。", + "Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。", + "Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。", + "Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。", + "Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。", + "在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。", + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。", + "左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。" + ], + "focusAreas": [ + "contract-repair", + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。", + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释...", + "参考差距: Target vs Reference | signal=major | verdict=right-better | confidence=high | Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=right-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即..." + ], + "conflictLines": [ + "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。", + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (...", + "2. Target vs Reference | signal=major | verdict=right-better | confidence=high | Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=right-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）...", + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-output.txt b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-output.txt new file mode 100644 index 00000000..fa85c3ee --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-output.txt @@ -0,0 +1,6 @@ +你是数学讲解助手。 +输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。 +对于任何分数除法题目，都应先解释通用的核心规则“除以一个分数等于乘以它的倒数”，再结合具体题目进行演示和说明。 +key_rule 字段必须包含这一通用的、可迁移的数学原理。 +common_mistake 字段应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区，例如避免死记硬背具体算式或忽略通用规则。 +不要添加题外扩展。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-payload.json new file mode 100644 index 00000000..27fa1da6 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/rewrite-payload.json @@ -0,0 +1,196 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "evaluationType": "compare", + "evaluationTypeLabel": "对比评估", + "subjectLabel": "系统提示词", + "mode": { + "functionMode": "basic", + "subMode": "system" + }, + "overallScore": 30 + }, + "sourcePrompts": { + "workspacePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。\n不要添加题外扩展。", + "referencePrompt": "你是数学讲解助手。\n输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。\n先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。\n不要添加题外扩展。" + }, + "compressedEvaluation": { + "summary": "Target相比Baseline在通用性和可迁移性上出现显著回退，为迎合当前特定题目牺牲了结构性解释；与Reference相比仍存在巨大可学习差距；且该提示词改动在Reference侧同样不成立，反而导致退化，表明其过拟合风险极高。", + "dimensionScores": [ + { + "key": "goalAchievementRobustness", + "label": "目标达成稳定性", + "score": 20 + }, + { + "key": "outputQualityCeiling", + "label": "输出质量上限", + "score": 40 + }, + { + "key": "promptPatternQuality", + "label": "提示词模式质量", + "score": 25 + }, + { + "key": "crossSnapshotRobustness", + "label": "跨快照鲁棒性", + "score": 15 + }, + { + "key": "workspaceTransferability", + "label": "对工作区的可迁移性", + "score": 10 + } + ], + "improvements": [ + "避免在提示词中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会严重损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 等核心输出字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令或具体口诀。" + ], + "patchPlan": [], + "compareStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "compareInsights": { + "pairHighlights": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。" + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。" + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。" + } + ], + "progressSummary": { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。" + }, + "referenceGapSummary": { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。" + }, + "promptChangeSummary": { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。" + }, + "evidenceHighlights": [ + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", + "Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。", + "Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。", + "Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。", + "Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。", + "Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。", + "在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。", + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。", + "左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。" + ], + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ] + }, + "rewriteGuidance": { + "recommendation": "rewrite", + "reasons": [ + "当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。", + "需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。" + ], + "focusAreas": [ + "contract-repair", + "generalization" + ], + "priorityMoves": [ + "先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。", + "删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。" + ] + }, + "focusSummaryLines": [ + "进步判断: Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释...", + "参考差距: Target vs Reference | signal=major | verdict=right-better | confidence=high | Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "改动有效性: Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=right-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即..." + ], + "conflictLines": [ + "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。", + "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + ], + "learnableSignalLines": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。" + ], + "overfitWarningLines": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。", + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。" + ], + "supportEvidenceLines": [ + "1. Target vs Baseline | signal=regressed | verdict=right-better | confidence=high | Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (...", + "2. Target vs Reference | signal=major | verdict=right-better | confidence=high | Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "3. Reference vs Reference Baseline | signal=unsupported | verdict=right-better | confidence=high | 左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）...", + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'" + ] + } +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/scenario.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/scenario.md new file mode 100644 index 00000000..5ebe36b7 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/scenario.md @@ -0,0 +1,10 @@ +# 合成样本: 教学讲解里的样例口诀导致回退 + +- caseId: synthetic-teaching-overfit-regression +- kind: synthetic + +workspace prompt 为当前题目硬塞了特定口诀和固定讲法，导致输出只贴当前样例，不再给出通用原理。这个样本用于校验系统能否识别“看似更像老师在说话，实际更窄更脆弱”的回退。 + +## Focus + +如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。 diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/summary.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/summary.json new file mode 100644 index 00000000..8c1d3520 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/summary.json @@ -0,0 +1,142 @@ +{ + "generatedAt": "2026-03-22T10:44:18.102Z", + "case": { + "id": "synthetic-teaching-overfit-regression", + "title": "合成样本: 教学讲解里的样例口诀导致回退", + "kind": "synthetic" + }, + "summary": { + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在通用性和可迁移性上出现显著回退，为迎合当前特定题目牺牲了结构性解释；与Reference相比仍存在巨大可学习差距；且该提示词改动在Reference侧同样不成立，反而导致退化，表明其过拟合风险极高。", + "score": 30, + "improvements": [ + "避免在提示词中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会严重损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 等核心输出字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令或具体口诀。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + } + ], + "expected": { + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": [ + "regressed" + ], + "overfitRisk": [ + "high" + ], + "stopRecommendation": [ + "review" + ] + }, + "pairSignals": { + "targetBaseline": [ + "regressed" + ], + "referenceBaseline": [ + "unsupported" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains" + ] + } + }, + "expectationResults": [ + { + "type": "stopSignal", + "key": "targetVsBaseline", + "expected": [ + "regressed" + ], + "actual": "regressed", + "matched": true + }, + { + "type": "stopSignal", + "key": "overfitRisk", + "expected": [ + "high" + ], + "actual": "high", + "matched": true + }, + { + "type": "stopSignal", + "key": "stopRecommendation", + "expected": [ + "review" + ], + "actual": "review", + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "targetBaseline", + "expected": [ + "regressed" + ], + "actual": [ + "regressed" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "pairSignal", + "key": "referenceBaseline", + "expected": [ + "unsupported" + ], + "actual": [ + "unsupported" + ], + "matched": true + }, + { + "type": "conflictSignal", + "key": "regressionOutweighsCosmeticGains", + "expected": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains" + ], + "actual": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "matched": true + } + ] +} diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/summary.md b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/summary.md new file mode 100644 index 00000000..7dd25581 --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/summary.md @@ -0,0 +1,108 @@ +# 合成样本: 教学讲解里的样例口诀导致回退 + +- caseId: synthetic-teaching-overfit-regression +- kind: synthetic +- generatedAt: 2026-03-22T10:44:18.102Z + +## Description + +workspace prompt 为当前题目硬塞了特定口诀和固定讲法，导致输出只贴当前样例，不再给出通用原理。这个样本用于校验系统能否识别“看似更像老师在说话，实际更窄更脆弱”的回退。 + +## Compare Result + +```json +{ + "compareMode": "structured", + "summary": "Target相比Baseline在通用性和可迁移性上出现显著回退，为迎合当前特定题目牺牲了结构性解释；与Reference相比仍存在巨大可学习差距；且该提示词改动在Reference侧同样不成立，反而导致退化，表明其过拟合风险极高。", + "score": 30, + "improvements": [ + "避免在提示词中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会严重损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 等核心输出字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令或具体口诀。" + ], + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains", + "sampleOverfitRiskVisible" + ], + "pairJudgements": [ + { + "pairType": "targetBaseline", + "pairSignal": "regressed", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "targetReference", + "pairSignal": "major", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + }, + { + "pairType": "referenceBaseline", + "pairSignal": "unsupported", + "verdict": "right-better", + "confidence": "high" + } + ], + "expected": { + "stopSignals": { + "targetVsBaseline": [ + "regressed" + ], + "overfitRisk": [ + "high" + ], + "stopRecommendation": [ + "review" + ] + }, + "pairSignals": { + "targetBaseline": [ + "regressed" + ], + "referenceBaseline": [ + "unsupported" + ] + }, + "conflictSignals": [ + "regressionOutweighsCosmeticGains" + ] + } +} +``` + +## Expectation Check + +| 类型 | 键 | 期望 | 实际 | 是否命中 | +| --- | --- | --- | --- | --- | +| stopSignal | targetVsBaseline | regressed | regressed | yes | +| stopSignal | overfitRisk | high | high | yes | +| stopSignal | stopRecommendation | review | review | yes | +| pairSignal | targetBaseline | regressed | regressed | yes | +| pairSignal | referenceBaseline | unsupported | unsupported | yes | +| conflictSignal | regressionOutweighsCosmeticGains | regressionOutweighsCosmeticGains | regressionOutweighsCosmeticGains / sampleOverfitRiskVisible | yes | + + +## Rewrite Output + +``` +你是数学讲解助手。 +输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。 +对于任何分数除法题目，都应先解释通用的核心规则“除以一个分数等于乘以它的倒数”，再结合具体题目进行演示和说明。 +key_rule 字段必须包含这一通用的、可迁移的数学原理。 +common_mistake 字段应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区，例如避免死记硬背具体算式或忽略通用规则。 +不要添加题外扩展。 +``` diff --git a/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/synthesis-payload.json b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/synthesis-payload.json new file mode 100644 index 00000000..15c80d0c --- /dev/null +++ b/docs/workspace/compare-evaluation-analysis/structured-compare-calibration/latest/synthetic-teaching-overfit-regression/synthesis-payload.json @@ -0,0 +1,179 @@ +{ + "scenario": { + "language": "zh", + "roleName": "结构化系统提示词对比综合专家", + "subjectLabel": "系统提示词", + "sharedCompareInputs": true, + "samePromptAcrossSnapshots": true, + "crossModelComparison": true, + "focusBrief": "如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。" + }, + "roleBindings": [ + { + "snapshotId": "a", + "snapshotLabel": "A", + "role": "target", + "roleLabel": "Target" + }, + { + "snapshotId": "b", + "snapshotLabel": "B", + "role": "baseline", + "roleLabel": "Baseline" + }, + { + "snapshotId": "c", + "snapshotLabel": "C", + "role": "reference", + "roleLabel": "Reference" + }, + { + "snapshotId": "d", + "snapshotLabel": "D", + "role": "referenceBaseline", + "roleLabel": "Reference Baseline" + } + ], + "deterministicHints": { + "priorityOrder": [ + "targetBaseline", + "targetReference", + "referenceBaseline", + "targetReplica" + ], + "signalSnapshot": { + "progress": "regressed", + "gap": "major", + "promptValidity": "unsupported" + }, + "derivedStopSignals": { + "targetVsBaseline": "regressed", + "targetVsReferenceGap": "major", + "improvementHeadroom": "high", + "overfitRisk": "high", + "stopRecommendation": "review", + "stopReasons": [ + "target regressed vs baseline", + "major learnable gap remains vs reference", + "reference-side evidence does not support the prompt change", + "pairwise judges flagged possible sample overfit" + ] + }, + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。", + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。", + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。" + ], + "conflictSignals": [ + { + "key": "regressionOutweighsCosmeticGains", + "description": "相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。" + }, + { + "key": "sampleOverfitRiskVisible", + "description": "如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。" + } + ] + }, + "judgeResults": [ + { + "pairKey": "target-vs-baseline", + "pairType": "targetBaseline", + "pairLabel": "Target vs Baseline", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "b", + "rightSnapshotLabel": "B", + "rightRole": "baseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "regressed", + "analysis": "Target (A) 的 prompt 引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的硬编码规则，要求直接使用“半个单位能装两次”的解释，并禁止解释一般规则。这导致其输出（explanation, key_rule）严重依赖当前样例，牺牲了可迁移的通用数学原理（除以分数等于乘以倒数）。相比之下，Baseline (B) 的 prompt 要求先解释通用规则再演示题目，其输出提供了结构化的、可复用的解释框架。虽然 Target 在当前样例下可能显得更“顺口”，但其方法不具备泛化性，违反了“不应为当前题目牺牲通用解释结构”的专项判断原则。", + "evidence": [ + "Target prompt 包含硬编码规则：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", + "Target output 的 key_rule 为：'看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。'，这是一个仅对当前样例有效的具体规则。", + "Baseline output 的 key_rule 为：'除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。'，这是一个通用的、可迁移的数学规则。", + "Target output 的 explanation 完全基于硬编码的“半个单位能装两次”的比喻，没有提及倒数或通用除法规则。" + ], + "learnableSignals": [ + "避免在 prompt 中为特定数值或表达式硬编码解释规则，这会损害泛化能力。", + "对于数学概念讲解，应优先构建和输出可迁移的通用规则（如倒数法则），再辅以具体例子演示。", + "key_rule 字段应包含结构性、原理性的知识，而非针对单一题目的操作指令。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的改进（更顺口的比喻）完全依赖于当前输入中出现的特定分数表达式“3/4 ÷ 1/2”。", + "如果题目变为其他分数除法（如 2/3 ÷ 1/4），Target prompt 中的硬编码规则将失效或产生误导。", + "Target 的 key_rule 仅对当前样例有效，无法作为可复用的学习要点。" + ] + }, + { + "pairKey": "target-vs-reference", + "pairType": "targetReference", + "pairLabel": "Target vs Reference", + "leftSnapshotId": "a", + "leftSnapshotLabel": "A", + "leftRole": "target", + "rightSnapshotId": "c", + "rightSnapshotLabel": "C", + "rightRole": "reference", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "major", + "analysis": "Reference 展示了更优的、可迁移的结构化教学策略，而 Target 为了贴合当前特定题目，牺牲了通用解释结构，存在明显的过拟合风险。", + "evidence": [ + "Target 的 key_rule 是“看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍”，这是一个仅针对当前具体数字的口诀，不具备通用性。", + "Reference 的 key_rule 是“除以一个分数，本质上是乘以它的倒数”，这是适用于所有分数除法的通用核心规则。", + "Target 的 common_mistake 是“不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8”，这是一个针对特定错误答案的提醒。", + "Reference 的 common_mistake 是“不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错”，这是一个针对学习方法（死记硬背）的、可迁移的警告。" + ], + "learnableSignals": [ + "在解释具体例子时，应优先揭示并强调背后的通用规则（如‘除以分数等于乘倒数’），而不是给出仅适用于该例子的具体口诀。", + "在指出常见错误时，应聚焦于可迁移的学习方法或思维误区（如‘避免死记硬背’），而不是仅指出一个具体的错误答案。" + ], + "overfitWarnings": [ + "Target 的整个输出（explanation, key_rule, common_mistake）都高度定制于“3/4 ÷ 1/2”这一具体算式，其策略无法直接迁移到其他分数除法题目中，过拟合风险极高。" + ] + }, + { + "pairKey": "reference-vs-reference-baseline", + "pairType": "referenceBaseline", + "pairLabel": "Reference vs Reference Baseline", + "leftSnapshotId": "c", + "leftSnapshotLabel": "C", + "leftRole": "reference", + "rightSnapshotId": "d", + "rightSnapshotLabel": "D", + "rightRole": "referenceBaseline", + "verdict": "right-better", + "winner": "right", + "confidence": "high", + "pairSignal": "unsupported", + "analysis": "左侧（Reference）的提示词引入了针对特定题目“3/4 ÷ 1/2”的专项指令，要求直接使用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”的特定解释，并禁止解释一般规则。这破坏了通用教学结构，将模型输出引向一个针对单一题目的、脆弱的口诀式解释。右侧（Reference Baseline）的提示词保持了通用的教学逻辑，即先解释核心规则（除以分数等于乘以倒数），再应用到具体题目。左侧的改动在参考侧（Reference）并未得到支持，反而是一种退化，因为它牺牲了可迁移的通用性来迎合当前样例。", + "evidence": [ + "左侧提示词包含专项指令：'当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。'", + "左侧输出中的explanation字段试图兼顾，但仍显矛盾，先提及“3/4 里面有几个半个”，然后又说“但仍然要告诉学生一般规则”，这反映了提示词指令与通用教学目标的冲突。", + "右侧提示词保持通用结构：'先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。'", + "右侧输出严格遵循了通用教学结构，先解释核心规则，再应用到题目。" + ], + "learnableSignals": [ + "在数学教学提示词中，应避免针对特定数值或表达式引入硬编码的、非通用的解释路径。", + "保持“先解释通用规则，再演示具体应用”的结构，比针对特定题目定制口诀更具可迁移性。", + "提示词中的“特别规则”若要求模型跳过通用解释，会损害输出的结构性并增加过拟合风险。" + ], + "overfitWarnings": [ + "左侧提示词的收益（可能让当前题目的解释显得更“顺口”）完全依赖于输入中精确出现“3/4 ÷ 1/2”这一表达式。", + "左侧的改动将模型能力窄化，使其在面对其他分数除法题目时，可能因缺乏通用规则解释而产生更差或矛盾的结果。" + ] + } + ] +} diff --git a/package.json b/package.json index a64e550d..5612a680 100644 --- a/package.json +++ b/package.json @@ -32,6 +32,7 @@ "test:e2e:smart": "node scripts/smart-e2e.js", "test:e2e:record": "cross-env E2E_VCR_MODE=record playwright test", "test:e2e:replay": "cross-env E2E_VCR_MODE=replay playwright test", + "compare:calibrate": "pnpm -F @prompt-optimizer/core build && node scripts/run-structured-compare-calibration.mjs", "test:gate:core": "pnpm -F @prompt-optimizer/core test:gate", "test:gate:ui": "pnpm -F @prompt-optimizer/core build && pnpm -F @prompt-optimizer/ui test", "test:gate:e2e": "playwright test tests/e2e/regression.spec.ts tests/e2e/workflows/p0-route-smoke.spec.ts", diff --git a/packages/core/src/index.ts b/packages/core/src/index.ts index 7bf6bd18..a302069c 100644 --- a/packages/core/src/index.ts +++ b/packages/core/src/index.ts @@ -215,6 +215,7 @@ export * from './types/advanced' export * from './services/evaluation/types' export * from './services/evaluation/errors' export { EvaluationService, createEvaluationService } from './services/evaluation/service' +export * from './services/evaluation/rewrite-from-evaluation' // 导出图像理解服务相关 export * from './services/image-understanding/types' diff --git a/packages/core/src/services/evaluation/index.ts b/packages/core/src/services/evaluation/index.ts index 0e63c204..e8180527 100644 --- a/packages/core/src/services/evaluation/index.ts +++ b/packages/core/src/services/evaluation/index.ts @@ -10,3 +10,4 @@ export * from './errors'; // 导出服务类和工厂函数 export { EvaluationService, createEvaluationService } from './service'; +export * from './rewrite-from-evaluation'; diff --git a/packages/core/src/services/evaluation/rewrite-from-evaluation.ts b/packages/core/src/services/evaluation/rewrite-from-evaluation.ts new file mode 100644 index 00000000..5d8c8ba0 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/evaluation/rewrite-from-evaluation.ts @@ -0,0 +1,722 @@ +import { TemplateProcessor } from '../template/processor'; +import type { TemplateContext } from '../template/processor'; +import type { + CompareConflictSignal, + CompareInsights, + CompareStopSignals, + EvaluationModeConfig, + EvaluationResponse, + EvaluationType, +} from './types'; +import { template as evaluationRewriteBasicSystemTemplate } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-system'; +import { template as evaluationRewriteBasicSystemTemplateEn } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-system_en'; +import { template as evaluationRewriteBasicUserTemplate } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-user'; +import { template as evaluationRewriteBasicUserTemplateEn } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-user_en'; +import { template as evaluationRewriteProMultiTemplate } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-multi'; +import { template as evaluationRewriteProMultiTemplateEn } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-multi_en'; +import { template as evaluationRewriteProVariableTemplate } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-variable'; +import { template as evaluationRewriteProVariableTemplateEn } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-variable_en'; +import { template as evaluationRewriteGenericTemplate } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/generic'; +import { template as evaluationRewriteGenericTemplateEn } from '../template/default-templates/evaluation-rewrite/generic_en'; + +export type RewriteLanguage = 'zh' | 'en'; +export type RewriteRecommendation = 'skip' | 'minor-rewrite' | 'rewrite'; +export type RewriteFocusArea = + | 'contract-repair' + | 'generalization' + | 'decision-stability'; + +export interface EvaluationRewriteLine { + text: string; +} + +export interface EvaluationRewritePromptParams { + result: EvaluationResponse; + type: EvaluationType; + mode: EvaluationModeConfig; + language?: RewriteLanguage; + workspacePrompt?: string; + referencePrompt?: string; +} + +export interface EvaluationRewriteContext extends TemplateContext { + language: RewriteLanguage; + subjectLabel: string; + evaluationTypeLabel: string; + overallScore: string | number; + rewritePayloadJson: string; + hasWorkspacePrompt: boolean; + workspacePrompt: string; + hasReferencePrompt: boolean; + referencePrompt: string; + hasDimensionScoreLines: boolean; + dimensionScoreLines: EvaluationRewriteLine[]; + hasRewriteTargetLines: boolean; + rewriteTargetLines: EvaluationRewriteLine[]; + hasPatchPlanLines: boolean; + patchPlanLines: EvaluationRewriteLine[]; + hasFocusSummaryLines: boolean; + focusSummaryLines: EvaluationRewriteLine[]; + hasStopSignalLines: boolean; + stopSignalLines: EvaluationRewriteLine[]; + hasConflictLines: boolean; + conflictLines: EvaluationRewriteLine[]; + hasLearnableSignalLines: boolean; + learnableSignalLines: EvaluationRewriteLine[]; + hasOverfitWarningLines: boolean; + overfitWarningLines: EvaluationRewriteLine[]; + hasSupportEvidenceLines: boolean; + supportEvidenceLines: EvaluationRewriteLine[]; + isCompareEvaluation: boolean; + isResultEvaluation: boolean; + isPromptOnlyEvaluation: boolean; + isPromptIterateEvaluation: boolean; +} + +export interface EvaluationRewritePayload { + scenario: { + language: RewriteLanguage; + evaluationType: EvaluationType; + evaluationTypeLabel: string; + subjectLabel: string; + mode: EvaluationModeConfig; + overallScore: string | number; + }; + sourcePrompts: { + workspacePrompt?: string; + referencePrompt?: string; + }; + compressedEvaluation: { + summary: string; + dimensionScores: Array<{ + key: string; + label: string; + score: number; + }>; + improvements: string[]; + patchPlan: EvaluationResponse['patchPlan']; + compareStopSignals?: CompareStopSignals; + compareInsights?: CompareInsights; + rewriteGuidance: { + recommendation: RewriteRecommendation; + reasons: string[]; + focusAreas: RewriteFocusArea[]; + priorityMoves: string[]; + }; + focusSummaryLines: string[]; + conflictLines: string[]; + learnableSignalLines: string[]; + overfitWarningLines: string[]; + supportEvidenceLines: string[]; + }; +} + +const buildRewriteGuidance = ( + params: EvaluationRewritePromptParams, +): EvaluationRewritePayload['compressedEvaluation']['rewriteGuidance'] => { + const language = params.language || 'zh'; + const stopSignals = params.result.metadata?.compareStopSignals; + const compareInsights = params.result.metadata?.compareInsights; + const conflictSignals = new Set(compareInsights?.conflictSignals || []); + const reasons: string[] = []; + const focusAreas = new Set(); + const priorityMoves: string[] = []; + + if (params.type !== 'compare') { + return { + recommendation: 'rewrite', + reasons: [ + language === 'en' + ? 'This is not a compare evaluation, so the rewrite flow should apply the evaluation evidence normally.' + : '当前不是对比评估结果，应按评估证据正常执行改写。', + ], + focusAreas: [], + priorityMoves: [], + }; + } + + if (!params.workspacePrompt?.trim()) { + return { + recommendation: 'rewrite', + reasons: [ + language === 'en' + ? 'No workspace prompt snapshot is available, so the rewrite flow cannot safely short-circuit.' + : '缺少当前工作区提示词快照，无法安全短路为 no-op。', + ], + focusAreas: [], + priorityMoves: [], + }; + } + + if (stopSignals?.stopRecommendation === 'stop') { + reasons.push( + language === 'en' + ? 'Compare already recommends stopping, so the safest action is to keep the current workspace prompt unchanged.' + : '对比评估已经建议停止优化，最保守的动作就是保持当前工作区提示词不变。' + ); + + return { + recommendation: 'skip', + reasons, + focusAreas: [], + priorityMoves: [], + }; + } + + const hasRegressionConflict = conflictSignals.has('regressionOutweighsCosmeticGains'); + const hasUnsupportedImprovementConflict = conflictSignals.has('improvementNotSupportedOnReference'); + const hasInstabilityConflict = conflictSignals.has('improvementUnstableAcrossReplicas'); + const hasOverfitRisk = + stopSignals?.overfitRisk === 'medium' || + stopSignals?.overfitRisk === 'high' || + conflictSignals.has('sampleOverfitRiskVisible'); + + if (hasRegressionConflict || hasUnsupportedImprovementConflict) { + focusAreas.add('contract-repair'); + priorityMoves.push( + language === 'en' + ? 'Repair regressions first: preserve the stable schema, field names, output contract, and protocol boundaries before adding nicer wording.' + : '先修复回退：优先恢复稳定的 schema、字段名、输出 contract 与协议边界，再考虑更好看的表达。' + ); + } + + if (hasOverfitRisk) { + focusAreas.add('generalization'); + priorityMoves.push( + language === 'en' + ? 'Remove or weaken sample-specific trigger rules. Prefer reusable principles that should still hold on different inputs.' + : '删除或弱化样例触发式规则，优先改写成跨输入也应成立的通用原则。' + ); + } + + if (hasInstabilityConflict) { + focusAreas.add('decision-stability'); + priorityMoves.push( + language === 'en' + ? 'Add explicit decision criteria for core verdict fields, so the model does not change its conclusion across replicas when the evidence is similar.' + : '为核心结论字段补上显式判定标准，避免证据相近时在不同执行里得出不同结论。' + ); + priorityMoves.push( + language === 'en' + ? 'Add a tie-break or conservative fallback rule for mixed or underspecified evidence, instead of leaving the final recommendation implicit.' + : '为证据混合或不足的情况补上 tie-break / 保守默认规则，不要把最终结论留给模型自由发挥。' + ); + priorityMoves.push( + language === 'en' + ? 'Separate formatting requirements from decision logic: keep the JSON contract, but prioritize stabilizing recommendation logic over cosmetic wording.' + : '把格式要求和决策逻辑分开写：保留 JSON contract，但优先稳定 recommendation 的判定逻辑，而不是只修表面措辞。' + ); + } + + const isFlatAndClosedGap = + stopSignals?.targetVsBaseline === 'flat' && + stopSignals?.targetVsReferenceGap === 'none' && + stopSignals?.improvementHeadroom !== 'high' && + !hasRegressionConflict && + !hasUnsupportedImprovementConflict && + !hasInstabilityConflict; + + if (isFlatAndClosedGap) { + reasons.push( + language === 'en' + ? 'Target vs baseline is flat and the reference gap is already closed, so a rewrite is more likely to create noise than value.' + : '当前版本相对 baseline 为 flat，且与 reference 的差距已经闭合，再改写更可能引入噪音而不是带来真实收益。' + ); + + if (stopSignals?.overfitRisk === 'medium' || stopSignals?.overfitRisk === 'high') { + reasons.push( + language === 'en' + ? 'Keep the current prompt unchanged unless later evidence shows a real generalization issue.' + : '即使存在一定过拟合担忧，也应先保持当前 prompt 不变，等待后续更强证据再改。' + ); + } + + return { + recommendation: 'skip', + reasons, + focusAreas: Array.from(focusAreas), + priorityMoves: Array.from(new Set(priorityMoves)), + }; + } + + const isNearDoneButNotStop = + (stopSignals?.targetVsBaseline === 'improved' || stopSignals?.targetVsBaseline === 'flat') && + stopSignals?.targetVsReferenceGap === 'none' && + stopSignals?.improvementHeadroom === 'low' && + !hasRegressionConflict && + !hasUnsupportedImprovementConflict && + !hasInstabilityConflict; + + if (isNearDoneButNotStop) { + reasons.push( + language === 'en' + ? 'Most of the useful gain is already present, so only minimal, contract-preserving edits are justified.' + : '当前主要收益已经基本到位，只适合做最小、保守、保持 contract 的微调。' + ); + + if (stopSignals?.overfitRisk === 'medium' || conflictSignals.has('sampleOverfitRiskVisible')) { + reasons.push( + language === 'en' + ? 'If you touch the prompt at all, focus on small generalization-oriented wording repairs rather than a broad rewrite.' + : '如果还要改，只能做轻量泛化修补，不能再做大幅重写。' + ); + } + + return { + recommendation: 'minor-rewrite', + reasons, + focusAreas: Array.from(focusAreas), + priorityMoves: Array.from(new Set(priorityMoves)), + }; + } + + reasons.push( + language === 'en' + ? 'There is still meaningful improvement headroom or unresolved risk, so a substantive rewrite remains justified.' + : '当前仍存在明确改进空间或未解决风险，继续做实质性改写仍然有必要。' + ); + + if (hasRegressionConflict) { + reasons.push( + language === 'en' + ? 'Regression against the baseline must be repaired before pursuing cosmetic gains.' + : '需要先修复相对 baseline 的回退，再谈其他表层优化。' + ); + } + + if (hasUnsupportedImprovementConflict) { + reasons.push( + language === 'en' + ? 'The current prompt change is not supported on the reference side, so the rewrite should actively repair unsupported drift.' + : '当前改动在 reference 侧不被支持，改写时应主动修复这种不被支持的漂移。' + ); + } + + if (hasInstabilityConflict) { + reasons.push( + language === 'en' + ? 'Replica evidence shows instability, so the rewrite should target decision stability rather than superficial formatting.' + : 'replica 证据显示当前行为不稳定，改写时应优先修复决策稳定性，而不是只修表面格式。' + ); + } + + return { + recommendation: 'rewrite', + reasons, + focusAreas: Array.from(focusAreas), + priorityMoves: Array.from(new Set(priorityMoves)), + }; +}; + +const normalizeInlineText = (content: string | undefined): string => + (content || '').replace(/\s+/gu, ' ').trim(); + +const truncateInline = (value: string | undefined, maxLength = 140): string => { + const normalized = normalizeInlineText(value); + if (!normalized) return ''; + + return normalized.length > maxLength + ? `${normalized.slice(0, maxLength)}...` + : normalized; +}; + +const collectUniqueLines = ( + values: Array, + options?: { + limit?: number; + maxLength?: number; + }, +): string[] => { + const limit = options?.limit ?? 5; + const maxLength = options?.maxLength ?? 220; + const seen = new Set(); + const lines: string[] = []; + + for (const value of values) { + const normalized = normalizeInlineText(value); + if (!normalized) continue; + + const dedupeKey = normalized.toLocaleLowerCase(); + if (seen.has(dedupeKey)) continue; + + seen.add(dedupeKey); + lines.push(truncateInline(normalized, maxLength)); + + if (lines.length >= limit) { + break; + } + } + + return lines; +}; + +const buildPatchPlanLines = ( + patchPlan: EvaluationResponse['patchPlan'], +): string[] => + (patchPlan || []).map((operation, index) => { + const oldText = truncateInline(operation.oldText); + const newText = truncateInline(operation.newText); + const segments = [ + `${index + 1}. [${operation.op}] ${operation.instruction}`, + ]; + + if (oldText) { + segments.push(`old="${oldText}"`); + } + if (newText) { + segments.push(`new="${newText}"`); + } + + return segments.join(' | '); + }); + +const buildDimensionLines = ( + result: EvaluationResponse, +): string[] => + (result.score?.dimensions || []).map((dimension) => + `${dimension.label}: ${dimension.score}` + ); + +const buildStopSignalLines = ( + stopSignals: CompareStopSignals | undefined, +): string[] => { + if (!stopSignals) return []; + + const lines: string[] = []; + + if (stopSignals.targetVsBaseline) { + lines.push(`targetVsBaseline=${stopSignals.targetVsBaseline}`); + } + if (stopSignals.targetVsReferenceGap) { + lines.push(`targetVsReferenceGap=${stopSignals.targetVsReferenceGap}`); + } + if (stopSignals.improvementHeadroom) { + lines.push(`improvementHeadroom=${stopSignals.improvementHeadroom}`); + } + if (stopSignals.overfitRisk) { + lines.push(`overfitRisk=${stopSignals.overfitRisk}`); + } + if (stopSignals.stopRecommendation) { + lines.push(`stopRecommendation=${stopSignals.stopRecommendation}`); + } + if (stopSignals.stopReasons?.length) { + lines.push(`stopReasons=${stopSignals.stopReasons.join(' | ')}`); + } + + return lines; +}; + +const formatCompareConflictSignal = ( + signal: CompareConflictSignal, + language: RewriteLanguage, +): string => { + switch (signal) { + case 'improvementNotSupportedOnReference': + return language === 'en' + ? 'The target improved over baseline, but the same prompt change is not supported on the reference side.' + : 'Target 相比 baseline 有进步，但同一类 prompt 改动在 reference 侧并未得到支持。'; + case 'improvementUnstableAcrossReplicas': + return language === 'en' + ? 'The target improved in one comparison, but replica evidence suggests the gain may be unstable.' + : 'Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。'; + case 'regressionOutweighsCosmeticGains': + return language === 'en' + ? 'Regression against the baseline should outweigh cosmetic improvements elsewhere.' + : '相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。'; + case 'sampleOverfitRiskVisible': + return language === 'en' + ? 'When reusable gains and sample-fitting gains coexist, prefer conservative conclusions and keep the overfit risk visible.' + : '如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。'; + default: + return signal; + } +}; + +const buildCompareFocusSummaryLines = ( + compareInsights: CompareInsights | undefined, + language: RewriteLanguage, +): string[] => + collectUniqueLines( + [ + compareInsights?.progressSummary + ? `${language === 'en' ? 'Progress' : '进步判断'}: ${compareInsights.progressSummary.pairLabel} | signal=${compareInsights.progressSummary.pairSignal} | verdict=${compareInsights.progressSummary.verdict} | confidence=${compareInsights.progressSummary.confidence} | ${compareInsights.progressSummary.analysis}` + : undefined, + compareInsights?.referenceGapSummary + ? `${language === 'en' ? 'Reference Gap' : '参考差距'}: ${compareInsights.referenceGapSummary.pairLabel} | signal=${compareInsights.referenceGapSummary.pairSignal} | verdict=${compareInsights.referenceGapSummary.verdict} | confidence=${compareInsights.referenceGapSummary.confidence} | ${compareInsights.referenceGapSummary.analysis}` + : undefined, + compareInsights?.promptChangeSummary + ? `${language === 'en' ? 'Prompt Change Validity' : '改动有效性'}: ${compareInsights.promptChangeSummary.pairLabel} | signal=${compareInsights.promptChangeSummary.pairSignal} | verdict=${compareInsights.promptChangeSummary.verdict} | confidence=${compareInsights.promptChangeSummary.confidence} | ${compareInsights.promptChangeSummary.analysis}` + : undefined, + compareInsights?.stabilitySummary + ? `${language === 'en' ? 'Stability' : '稳定性'}: ${compareInsights.stabilitySummary.pairLabel} | signal=${compareInsights.stabilitySummary.pairSignal} | verdict=${compareInsights.stabilitySummary.verdict} | confidence=${compareInsights.stabilitySummary.confidence} | ${compareInsights.stabilitySummary.analysis}` + : undefined, + ], + { limit: 4, maxLength: 260 } + ); + +const buildCompareSupportLines = ( + compareInsights: CompareInsights | undefined, +): string[] => + collectUniqueLines( + [ + ...(compareInsights?.pairHighlights || []).map((highlight, index) => + `${index + 1}. ${highlight.pairLabel} | signal=${highlight.pairSignal} | verdict=${highlight.verdict} | confidence=${highlight.confidence} | ${highlight.analysis}` + ), + ...(compareInsights?.evidenceHighlights || []), + ], + { limit: 4, maxLength: 240 } + ); + +const buildCompareConflictLines = ( + compareInsights: CompareInsights | undefined, + language: RewriteLanguage, +): string[] => + collectUniqueLines( + (compareInsights?.conflictSignals || []).map((signal) => + formatCompareConflictSignal(signal, language) + ), + { limit: 4, maxLength: 260 } + ); + +const buildRewriteTargetLines = ( + result: EvaluationResponse, + language: RewriteLanguage, +): string[] => + collectUniqueLines( + [ + result.summary + ? `${language === 'en' ? 'Overall' : '总评'}: ${result.summary}` + : undefined, + ...(result.improvements || []).map((line) => + `${language === 'en' ? 'Priority' : '优先项'}: ${line}` + ), + ], + { limit: 6, maxLength: 240 } + ); + +const toTemplateLines = (values: string[]): EvaluationRewriteLine[] => + values.map((text) => ({ text })); + +const resolveSubjectLabel = ( + mode: EvaluationModeConfig, + language: RewriteLanguage, +): string => { + const subjectLabelsZh: Record = { + 'basic:system': '系统提示词', + 'basic:user': '用户提示词', + 'pro:multi': '多消息 system 提示词', + 'pro:variable': '变量用户提示词', + 'image:text2image': '文生图提示词', + 'image:image2image': '图生图提示词', + }; + + const subjectLabelsEn: Record = { + 'basic:system': 'system prompt', + 'basic:user': 'user prompt', + 'pro:multi': 'multi-message system prompt', + 'pro:variable': 'variable user prompt', + 'image:text2image': 'text-to-image prompt', + 'image:image2image': 'image-to-image prompt', + }; + + const key = `${mode.functionMode}:${mode.subMode}`; + const labels = language === 'en' ? subjectLabelsEn : subjectLabelsZh; + + return labels[key] || (language === 'en' ? 'workspace prompt' : '工作区提示词'); +}; + +const resolveEvaluationTypeLabel = ( + type: EvaluationType, + language: RewriteLanguage, +): string | undefined => { + const labels = language === 'en' + ? { + result: 'Single Result Evaluation', + compare: 'Compare Evaluation', + 'prompt-only': 'Prompt Design Analysis', + 'prompt-iterate': 'Prompt Iterate Analysis', + } + : { + result: '单结果评估', + compare: '对比评估', + 'prompt-only': '提示词分析', + 'prompt-iterate': '迭代分析', + }; + + return labels[type]; +}; + +const resolveRewriteTemplate = ( + mode: EvaluationModeConfig, + language: RewriteLanguage, +) => { + const isEnglish = language === 'en'; + + if (mode.functionMode === 'basic' && mode.subMode === 'system') { + return isEnglish ? evaluationRewriteBasicSystemTemplateEn : evaluationRewriteBasicSystemTemplate; + } + + if (mode.functionMode === 'basic' && mode.subMode === 'user') { + return isEnglish ? evaluationRewriteBasicUserTemplateEn : evaluationRewriteBasicUserTemplate; + } + + if (mode.functionMode === 'pro' && mode.subMode === 'multi') { + return isEnglish ? evaluationRewriteProMultiTemplateEn : evaluationRewriteProMultiTemplate; + } + + if (mode.functionMode === 'pro' && mode.subMode === 'variable') { + return isEnglish ? evaluationRewriteProVariableTemplateEn : evaluationRewriteProVariableTemplate; + } + + return isEnglish ? evaluationRewriteGenericTemplateEn : evaluationRewriteGenericTemplate; +}; + +export const normalizeRewriteLocaleLanguage = ( + locale: string | undefined, +): RewriteLanguage => locale?.toLowerCase().startsWith('en') ? 'en' : 'zh'; + +export const buildRewriteFromEvaluationContext = ( + params: EvaluationRewritePromptParams, +): EvaluationRewriteContext => { + const language = params.language || 'zh'; + const { result, type, mode } = params; + const metadata = result.metadata; + const compareInsights = metadata?.compareInsights; + const stopSignals = metadata?.compareStopSignals; + const dimensionScoreLines = toTemplateLines(buildDimensionLines(result)); + const rewriteTargetLines = toTemplateLines(buildRewriteTargetLines(result, language)); + const patchPlanLines = toTemplateLines( + collectUniqueLines(buildPatchPlanLines(result.patchPlan), { + limit: 4, + maxLength: 260, + }) + ); + const focusSummaryLines = toTemplateLines( + buildCompareFocusSummaryLines(compareInsights, language) + ); + const stopSignalLines = toTemplateLines( + collectUniqueLines(buildStopSignalLines(stopSignals), { + limit: 6, + maxLength: 220, + }) + ); + const conflictLines = toTemplateLines( + buildCompareConflictLines(compareInsights, language) + ); + const learnableSignalLines = toTemplateLines( + collectUniqueLines(compareInsights?.learnableSignals || [], { + limit: 5, + maxLength: 220, + }) + ); + const overfitWarningLines = toTemplateLines( + collectUniqueLines(compareInsights?.overfitWarnings || [], { + limit: 5, + maxLength: 220, + }) + ); + const supportEvidenceLines = toTemplateLines( + buildCompareSupportLines(compareInsights) + ); + const rewritePayload = buildRewritePayload(params); + + return { + language, + subjectLabel: resolveSubjectLabel(mode, language), + evaluationTypeLabel: resolveEvaluationTypeLabel(type, language) || type, + overallScore: result.score?.overall ?? 'N/A', + rewritePayloadJson: JSON.stringify(rewritePayload, null, 2), + hasWorkspacePrompt: !!params.workspacePrompt?.trim(), + workspacePrompt: params.workspacePrompt?.trim() || '', + hasReferencePrompt: !!params.referencePrompt?.trim(), + referencePrompt: params.referencePrompt?.trim() || '', + hasDimensionScoreLines: dimensionScoreLines.length > 0, + dimensionScoreLines, + hasRewriteTargetLines: rewriteTargetLines.length > 0, + rewriteTargetLines, + hasPatchPlanLines: patchPlanLines.length > 0, + patchPlanLines, + hasFocusSummaryLines: focusSummaryLines.length > 0, + focusSummaryLines, + hasStopSignalLines: stopSignalLines.length > 0, + stopSignalLines, + hasConflictLines: conflictLines.length > 0, + conflictLines, + hasLearnableSignalLines: learnableSignalLines.length > 0, + learnableSignalLines, + hasOverfitWarningLines: overfitWarningLines.length > 0, + overfitWarningLines, + hasSupportEvidenceLines: supportEvidenceLines.length > 0, + supportEvidenceLines, + isCompareEvaluation: type === 'compare', + isResultEvaluation: type === 'result', + isPromptOnlyEvaluation: type === 'prompt-only', + isPromptIterateEvaluation: type === 'prompt-iterate', + }; +}; + +export const buildRewritePayload = ( + params: EvaluationRewritePromptParams, +): EvaluationRewritePayload => { + const language = params.language || 'zh'; + const { result, type, mode } = params; + const evaluationTypeLabel = resolveEvaluationTypeLabel(type, language) || type; + const subjectLabel = resolveSubjectLabel(mode, language); + const compareInsights = result.metadata?.compareInsights; + const stopSignals = result.metadata?.compareStopSignals; + const rewriteGuidance = buildRewriteGuidance(params); + + return { + scenario: { + language, + evaluationType: type, + evaluationTypeLabel, + subjectLabel, + mode, + overallScore: result.score?.overall ?? 'N/A', + }, + sourcePrompts: { + ...(params.workspacePrompt?.trim() + ? { workspacePrompt: params.workspacePrompt.trim() } + : {}), + ...(params.referencePrompt?.trim() + ? { referencePrompt: params.referencePrompt.trim() } + : {}), + }, + compressedEvaluation: { + summary: result.summary, + dimensionScores: (result.score?.dimensions || []).map((dimension) => ({ + key: dimension.key, + label: dimension.label, + score: dimension.score, + })), + improvements: [...(result.improvements || [])], + patchPlan: [...(result.patchPlan || [])], + ...(stopSignals ? { compareStopSignals: stopSignals } : {}), + ...(compareInsights ? { compareInsights } : {}), + rewriteGuidance, + focusSummaryLines: buildCompareFocusSummaryLines(compareInsights, language), + conflictLines: buildCompareConflictLines(compareInsights, language), + learnableSignalLines: collectUniqueLines(compareInsights?.learnableSignals || [], { + limit: 5, + maxLength: 220, + }), + overfitWarningLines: collectUniqueLines(compareInsights?.overfitWarnings || [], { + limit: 5, + maxLength: 220, + }), + supportEvidenceLines: buildCompareSupportLines(compareInsights), + }, + }; +}; + +export const buildRewritePromptFromEvaluation = ( + params: EvaluationRewritePromptParams, +): string => { + const language = params.language || 'zh'; + const template = resolveRewriteTemplate(params.mode, language); + const context = buildRewriteFromEvaluationContext(params); + const messages = TemplateProcessor.processTemplate(template, context); + + return messages.map((message) => message.content.trim()).filter(Boolean).join('\n\n').trim(); +}; diff --git a/packages/core/src/services/evaluation/service.ts b/packages/core/src/services/evaluation/service.ts index 62934ef8..26259de0 100644 --- a/packages/core/src/services/evaluation/service.ts +++ b/packages/core/src/services/evaluation/service.ts @@ -9,9 +9,9 @@ import type { IModelManager } from '../model/types'; import type { ITemplateManager, Template } from '../template/types'; import { TemplateProcessor, type TemplateContext } from '../template/processor'; import { - compareJsonContractEn, - compareJsonContractZh, -} from '../template/default-templates/evaluation/builders'; + buildStructuredComparePairJudgeMessages, + buildStructuredCompareSynthesisMessages, +} from './structured-compare-prompts'; import { type IEvaluationService, type EvaluationRequest, @@ -43,10 +43,6 @@ import { } from './errors'; import { jsonrepair } from 'jsonrepair'; -const jsonFence = (content: string) => `\`\`\`json -${content} -\`\`\``; - type ComparePromptLanguage = 'zh' | 'en'; interface NormalizedEvaluationTestCase { @@ -973,8 +969,9 @@ export class EvaluationService implements IEvaluationService { const signalSnapshot = this.summarizeStructuredCompareJudgeSignals(judgeResults); const hasOverfitWarnings = judgeResults.some((item) => item.overfitWarnings.length > 0); - const hasLowOverfitEvidence = - signalSnapshot.promptValidity === 'supported' || + const hasExplicitLowOverfitEvidence = + !hasOverfitWarnings && + signalSnapshot.promptValidity === 'supported' && signalSnapshot.stability === 'stable'; const overfitRisk: CompareStopSignals['overfitRisk'] = (() => { @@ -991,7 +988,7 @@ export class EvaluationService implements IEvaluationService { ) { return 'medium'; } - if (hasLowOverfitEvidence) { + if (hasExplicitLowOverfitEvidence) { return 'low'; } return undefined; @@ -1932,119 +1929,37 @@ export class EvaluationService implements IEvaluationService { }, new Map()).values() ); const focus = request.focus?.content?.trim() || ''; - const pairJudgeJsonContract = jsonFence(`{ - "pairKey": "${planItem.key}", - "pairType": "${planItem.pairType}", - "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", - "winner": "left | right | none", - "confidence": "low | medium | high", - "pairSignal": "${planItem.allowedSignals.join(' | ')}", - "analysis": "", - "evidence": [""], - "learnableSignals": [""], - "overfitWarnings": [""] -}`); + void this.buildStructuredCompareDebugArtifacts({ + roleBindings: normalizedCompare.compareRoleBindings, + testCases: relevantTestCases, + snapshots: [planItem.left, planItem.right], + language, + }); - const systemContent = - language === 'en' - ? `# Role: Structured_Compare_Pair_Judge - -## Goal -- Judge exactly one structured compare pair and compress the evidence into a reusable intermediate result for a later synthesis step. - -## Rules -1. Only use the test inputs and the two snapshots in this pair. -2. verdict must be one of: left-better, right-better, mixed, similar. -3. winner must be one of: left, right, none. -4. confidence must be one of: low, medium, high. -5. pairSignal must use only the allowed values for this pair. If uncertain, use "unclear". -6. learnableSignals must stay reusable and structural. Do not write sample-specific content hacks. -7. overfitWarnings must explicitly call out any sign that the stronger side only fits this specific input better. -8. Return valid JSON only. - -## Pair-Specific Guidance -${this.renderStructuredComparePairGuidance(planItem, language)} - -## Output Contract -${pairJudgeJsonContract} - -## Initialization -You are the pair judge for structured compare. Return valid JSON only.` - : `# Role: 结构化对比成对判断专家 - -## Goal -- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 - -## Rules -1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 -2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 -3. winner 只允许：left、right、none。 -4. confidence 只允许：low、medium、high。 -5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 -6. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 -7. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 -8. 只返回合法 JSON。 - -## 当前 Pair 专项判断 -${this.renderStructuredComparePairGuidance(planItem, language)} - -## Output Contract -${pairJudgeJsonContract} - -## Initialization -你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。`; - - const userContent = - language === 'en' - ? `${this.renderStructuredCompareRoleBindings( - normalizedCompare.compareRoleBindings, - language - )}## Pair -- Pair Key: ${planItem.key} -- Pair Label: ${planItem.label} -- Purpose: ${planItem.purpose} -- Signal Name: ${planItem.signalName} -- Allowed Signal Values: ${planItem.allowedSignals.join(' | ')} - -${this.renderStructuredCompareTestCases(relevantTestCases, language)}## Left Snapshot -${this.renderStructuredCompareSnapshot(planItem.left, language)} - -## Right Snapshot -${this.renderStructuredCompareSnapshot(planItem.right, language)} - -${focus ? `## Focus Brief -${focus} - -` : ''}--- - -Judge this pair only and return strict JSON.` - : `${this.renderStructuredCompareRoleBindings( - normalizedCompare.compareRoleBindings, - language - )}## 当前 Pair -- Pair Key：${planItem.key} -- Pair Label：${planItem.label} -- Purpose：${planItem.purpose} -- Signal Name：${planItem.signalName} -- Allowed Signal Values：${planItem.allowedSignals.join(' | ')} - -${this.renderStructuredCompareTestCases(relevantTestCases, language)}## Left Snapshot -${this.renderStructuredCompareSnapshot(planItem.left, language)} - -## Right Snapshot -${this.renderStructuredCompareSnapshot(planItem.right, language)} - -${focus ? `## Focus Brief -${focus} - -` : ''}--- - -请只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。`; - - return [ - { role: 'system', content: systemContent }, - { role: 'user', content: userContent }, - ]; + return buildStructuredComparePairJudgeMessages({ + language, + pairGuidance: this.renderStructuredComparePairGuidance(planItem, language), + payload: { + scenario: { + language, + pairKey: planItem.key, + pairType: planItem.pairType, + pairLabel: planItem.label, + purpose: planItem.purpose, + signalName: planItem.signalName, + allowedSignalValues: planItem.allowedSignals, + ...(focus ? { focusBrief: focus } : {}), + }, + roleBindings: this.toStructuredCompareRoleBindingPayloads( + normalizedCompare.compareRoleBindings + ), + testCases: relevantTestCases.map((testCase) => + this.toStructuredCompareTestCasePayload(testCase) + ), + leftSnapshot: this.toStructuredCompareSnapshotPayload(planItem.left), + rightSnapshot: this.toStructuredCompareSnapshotPayload(planItem.right), + }, + }); } private renderStructuredComparePairGuidance( @@ -2057,13 +1972,15 @@ ${focus} return [ '- This pair decides whether the current target is actually worth keeping instead of the previous version.', '- Do not reward cosmetic rewrites, longer wording, or more confident tone if task completion, boundary control, or required structure got weaker.', - '- If the stronger side wins only by fitting this sample more tightly, downgrade the verdict or surface that risk in overfitWarnings.', + '- If the target is genuinely more helpful on this sample but the gain mainly comes from sample-tied wording, keywords, or one-off rules, prefer pairSignal=improved or flat first, then expose the fragility in overfitWarnings instead of defaulting to unclear.', + '- Only use unclear when you truly cannot determine the direction after weighing both sides, not merely because overfit risk exists.', ].join('\n'); case 'targetReference': return [ '- This pair is for learnable gap analysis, not raw model worship.', '- Separate transferable prompt-side structure from differences that mainly look like model ceiling or raw reasoning ability.', '- Only use "major" when the reference shows a clear structural advantage that the target could realistically learn from.', + '- If your evidence says the reference missed a required action or violated the prompt-side rule while the target followed it, do not still conclude "right-better". Downgrade or flip the verdict so it matches the evidence.', ].join('\n'); case 'referenceBaseline': return [ @@ -2075,6 +1992,7 @@ ${focus} return [ '- This pair checks stability across repeated executions with the same target prompt.', '- Treat requirement-preserving variation as acceptable, but mark "unstable" when key boundaries, task structure, or output intent drift across runs.', + '- If one run obeys an explicit output-only contract and another adds prose, markdown, code fences, renamed fields, extra keys, or wrapper text, that is instability rather than harmless variation.', '- Do not confuse one lucky output with reliable stability.', ].join('\n'); default: @@ -2087,13 +2005,15 @@ ${focus} return [ '- 这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本，而不是只看起来更“像优化版”。', '- 如果 left 只是写得更长、语气更强或表面更完整，但任务完成度、边界控制或关键结构更差，不能判成 left-better。', - '- 如果更强一侧只是更贴合当前样例，而不是结构上更稳，应降级 verdict，或在 overfitWarnings 中明确指出。', + '- 如果 target 在当前样例下确实更有帮助，但收益主要来自样例关键词、一次性规则或特定触发条件，优先先判断 pairSignal=improved 或 flat，再把脆弱性写进 overfitWarnings，不要直接因为有过拟合风险就退成 unclear。', + '- 只有在你综合两侧后仍无法判断方向时，才允许写 unclear；“存在过拟合风险”本身不等于“没有方向”。', ].join('\n'); case 'targetReference': return [ '- 这一组是为了找“可学习差距”，不是为了盲目崇拜更强模型。', '- 要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异。', '- 只有当 reference 展示出 target 可以现实学习的清晰结构优势时，才应给出 major。', + '- 如果 evidence 已经表明 reference 漏掉了必须动作、没遵守 prompt 规则，而 target 做到了，就不能继续写成 right-better；结论必须和证据一致。', ].join('\n'); case 'referenceBaseline': return [ @@ -2105,6 +2025,7 @@ ${focus} return [ '- 这一组用于判断同一个 target prompt 在重复执行下是否稳定。', '- 如果只是措辞波动但仍满足同样边界与任务要求，可视为稳定；如果关键边界、结构或输出意图飘移，应判为 unstable。', + '- 如果一次执行严格满足 output-only 约束，而另一次多出解释、Markdown、code fence、字段改名、额外键或包裹文本，这属于不稳定，不是无害波动。', '- 不要把一次走运的输出误判成稳定收益。', ].join('\n'); default: @@ -2119,85 +2040,220 @@ ${focus} language: ComparePromptLanguage, subject: ComparePromptSubjectConfig ): Message[] { - const compareJsonContract = - language === 'en' ? compareJsonContractEn : compareJsonContractZh; - const systemContent = - language === 'en' - ? `# Role: ${subject.roleName} - -## Goal -- Synthesize multiple pairwise judge results into one final structured compare evaluation for the editable ${subject.subjectLabel}. - -## Rules -1. Target is the only optimization focus. -2. Use only the provided pairwise judge results and explicit snapshot-role bindings as evidence. Do not invent raw evidence. -3. summary must answer, in order when evidence exists: whether target improved over baseline, whether target still trails the reference, whether the prompt change also works on the reference side, and whether replicas reveal instability. -4. improvements must keep only reusable structural guidance. Drop or down-rank sample-specific advice. -5. If pairwise evidence conflicts or is weak, prefer conservative conclusions and set stopRecommendation to "review". -6. compareStopSignals must be conservative and evidence-grounded. -7. Return valid JSON only. - -## Output Contract -${compareJsonContract} - -## Initialization -You are the structured compare synthesizer. Return valid JSON only.` - : `# Role: ${subject.roleName} - -## Goal -- 基于多条成对判断结果，为可编辑${subject.subjectLabel}输出最终的 structured compare 评估结果。 - -## Rules -1. Target 是唯一优化焦点。 -2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。 -3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。 -4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。 -5. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。 -6. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。 -7. 只返回合法 JSON。 - -## Output Contract -${compareJsonContract} - -## Initialization -你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。`; - const focus = request.focus?.content?.trim() || ''; - const userContent = - language === 'en' - ? `${this.renderStructuredCompareRoleBindings( - normalizedCompare.compareRoleBindings, - language - )}## Compare Scenario -- Shared Compare Inputs: ${normalizedCompare.sharedCompareInputs ? 'yes' : 'no'} -- Same Prompt Across Snapshots: ${normalizedCompare.samePromptAcrossSnapshots ? 'yes' : 'no'} -- Cross-Model Comparison: ${normalizedCompare.crossModelComparison ? 'yes' : 'no'} + const signalSnapshot = this.summarizeStructuredCompareJudgeSignals(judgeResults); + const derivedStopSignals = this.deriveCompareStopSignalsFromJudgements(judgeResults); + const learnableSignals = this.collectRankedCompareStrings( + judgeResults.flatMap((item) => item.learnableSignals), + 4 + ); + const overfitWarnings = this.collectRankedCompareStrings( + judgeResults.flatMap((item) => item.overfitWarnings), + 4 + ); + const conflictSignals = this.buildCompareConflictSignals(judgeResults).map((signal) => ({ + key: signal, + description: this.renderCompareConflictSignal(signal, language), + })); + void this.buildStructuredCompareDebugArtifacts({ + roleBindings: normalizedCompare.compareRoleBindings, + testCases: normalizedCompare.renderedTestCases, + snapshots: normalizedCompare.normalizedSnapshots, + judgeResults, + language, + }); -${this.renderStructuredCompareSynthesisHints(judgeResults, language)}${this.renderStructuredCompareJudgeResults(judgeResults, language)}${focus ? `## Focus Brief -${focus} + return buildStructuredCompareSynthesisMessages({ + language, + payload: { + scenario: { + language, + roleName: subject.roleName, + subjectLabel: subject.subjectLabel, + sharedCompareInputs: normalizedCompare.sharedCompareInputs, + samePromptAcrossSnapshots: normalizedCompare.samePromptAcrossSnapshots, + crossModelComparison: normalizedCompare.crossModelComparison, + ...(focus ? { focusBrief: focus } : {}), + }, + roleBindings: this.toStructuredCompareRoleBindingPayloads( + normalizedCompare.compareRoleBindings + ), + deterministicHints: { + priorityOrder: [ + 'targetBaseline', + 'targetReference', + 'referenceBaseline', + 'targetReplica', + ], + signalSnapshot: { + ...(signalSnapshot.progress ? { progress: signalSnapshot.progress } : {}), + ...(signalSnapshot.gap ? { gap: signalSnapshot.gap } : {}), + ...(signalSnapshot.promptValidity ? { promptValidity: signalSnapshot.promptValidity } : {}), + ...(signalSnapshot.stability ? { stability: signalSnapshot.stability } : {}), + }, + ...(derivedStopSignals ? { derivedStopSignals } : {}), + learnableSignals, + overfitWarnings, + conflictSignals, + }, + judgeResults: judgeResults.map((item) => ({ + pairKey: item.pairKey, + pairType: item.pairType, + pairLabel: item.pairLabel, + leftSnapshotId: item.leftSnapshotId, + leftSnapshotLabel: item.leftSnapshotLabel, + ...(item.leftRole ? { leftRole: item.leftRole } : {}), + rightSnapshotId: item.rightSnapshotId, + rightSnapshotLabel: item.rightSnapshotLabel, + ...(item.rightRole ? { rightRole: item.rightRole } : {}), + verdict: item.verdict, + winner: item.winner, + confidence: item.confidence, + pairSignal: item.pairSignal, + analysis: item.analysis, + evidence: item.evidence, + learnableSignals: item.learnableSignals, + overfitWarnings: item.overfitWarnings, + })), + }, + }); + } -` : ''}--- + private buildStructuredCompareDebugArtifacts(params: { + roleBindings: StructuredCompareRoleBinding[]; + testCases: NormalizedEvaluationTestCase[]; + snapshots: NormalizedEvaluationSnapshot[]; + judgeResults?: StructuredCompareJudgeResult[]; + language: ComparePromptLanguage; + }): { + roleBindingsMarkdown: string; + testCasesMarkdown: string; + snapshotsMarkdown: string[]; + judgeResultsMarkdown?: string; + synthesisHintsMarkdown?: string; + } { + return { + roleBindingsMarkdown: this.renderStructuredCompareRoleBindings( + params.roleBindings, + params.language + ), + testCasesMarkdown: this.renderStructuredCompareTestCases( + params.testCases, + params.language + ), + snapshotsMarkdown: params.snapshots.map((snapshot) => + this.renderStructuredCompareSnapshot(snapshot, params.language) + ), + ...(params.judgeResults + ? { + judgeResultsMarkdown: this.renderStructuredCompareJudgeResults( + params.judgeResults, + params.language + ), + synthesisHintsMarkdown: this.renderStructuredCompareSynthesisHints( + params.judgeResults, + params.language + ), + } + : {}), + }; + } -Synthesize the final structured compare evaluation JSON. Do not re-expand the full raw snapshots.` - : `${this.renderStructuredCompareRoleBindings( - normalizedCompare.compareRoleBindings, - language - )}## 对比场景 -- Shared Compare Inputs：${normalizedCompare.sharedCompareInputs ? 'yes' : 'no'} -- Same Prompt Across Snapshots：${normalizedCompare.samePromptAcrossSnapshots ? 'yes' : 'no'} -- Cross-Model Comparison：${normalizedCompare.crossModelComparison ? 'yes' : 'no'} + private toStructuredCompareRoleBindingPayloads( + roleBindings: StructuredCompareRoleBinding[] + ): Array<{ + snapshotId: string; + snapshotLabel: string; + role: string; + roleLabel: string; + }> { + return roleBindings.map((binding) => ({ + snapshotId: binding.snapshotId, + snapshotLabel: binding.snapshotLabel, + role: binding.role, + roleLabel: binding.roleLabel, + })); + } -${this.renderStructuredCompareSynthesisHints(judgeResults, language)}${this.renderStructuredCompareJudgeResults(judgeResults, language)}${focus ? `## Focus Brief -${focus} + private toStructuredCompareTestCasePayload( + testCase: NormalizedEvaluationTestCase + ): { + id: string; + label?: string; + input: { + kind: string; + label: string; + content: string; + summary?: string; + }; + settingsSummary?: string; + } { + return { + id: testCase.id, + ...(testCase.hasLabel ? { label: testCase.label } : {}), + input: { + kind: testCase.inputKind, + label: testCase.inputLabel, + content: testCase.inputContent, + ...(testCase.hasInputSummary ? { summary: testCase.inputSummary } : {}), + }, + ...(testCase.hasSettingsSummary ? { settingsSummary: testCase.settingsSummary } : {}), + }; + } -` : ''}--- - -请综合这些成对判断结果，输出最终 structured compare JSON。不要重新展开原始快照全文。`; - - return [ - { role: 'system', content: systemContent }, - { role: 'user', content: userContent }, - ]; + private toStructuredCompareSnapshotPayload( + snapshot: NormalizedEvaluationSnapshot + ): { + id: string; + label: string; + role?: string; + roleLabel?: string; + testCaseId: string; + testCaseLabel?: string; + promptRef: { + kind: string; + label: string; + }; + promptText: string; + modelKey?: string; + versionLabel?: string; + output: string; + reasoning?: string; + executionInput?: { + kind: string; + label: string; + content: string; + summary?: string; + }; + } { + return { + id: snapshot.id, + label: snapshot.label, + ...(snapshot.hasRole ? { role: snapshot.role, roleLabel: snapshot.roleLabel } : {}), + testCaseId: snapshot.testCaseId, + ...(snapshot.testCaseLabel ? { testCaseLabel: snapshot.testCaseLabel } : {}), + promptRef: { + kind: snapshot.promptRefKind, + label: snapshot.promptRefLabel, + }, + promptText: snapshot.promptText, + ...(snapshot.hasModelKey ? { modelKey: snapshot.modelKey } : {}), + ...(snapshot.hasVersionLabel ? { versionLabel: snapshot.versionLabel } : {}), + output: snapshot.output, + ...(snapshot.hasReasoning ? { reasoning: snapshot.reasoning } : {}), + ...(snapshot.hasExecutionInput + ? { + executionInput: { + kind: 'custom', + label: snapshot.executionInputLabel, + content: snapshot.executionInputContent, + ...(snapshot.hasExecutionInputSummary + ? { summary: snapshot.executionInputSummary } + : {}), + }, + } + : {}), + }; } private renderStructuredCompareSynthesisHints( @@ -2321,28 +2377,33 @@ ${conflictSection} continue; } - const verdict = - payload.verdict === 'left-better' || - payload.verdict === 'right-better' || - payload.verdict === 'mixed' || - payload.verdict === 'similar' - ? payload.verdict - : fallback.verdict; - const winner = - payload.winner === 'left' || payload.winner === 'right' || payload.winner === 'none' - ? payload.winner - : fallback.winner; + const payloadVerdict = + typeof payload.verdict === 'string' ? payload.verdict.trim() : undefined; + const payloadPairSignal = + typeof payload.pairSignal === 'string' ? payload.pairSignal.trim() : undefined; + const pairSignal = + payloadPairSignal && planItem.allowedSignals.includes(payloadPairSignal) + ? payloadPairSignal + : payloadVerdict && planItem.allowedSignals.includes(payloadVerdict) + ? payloadVerdict + : fallback.pairSignal; + const verdict = this.normalizeStructuredCompareJudgeVerdict( + payloadVerdict, + pairSignal, + planItem + ); + const winner = this.normalizeStructuredCompareJudgeWinner( + typeof payload.winner === 'string' ? payload.winner.trim() : undefined, + verdict, + pairSignal, + planItem + ); const confidence = payload.confidence === 'low' || payload.confidence === 'medium' || payload.confidence === 'high' ? payload.confidence : fallback.confidence; - const pairSignal = - typeof payload.pairSignal === 'string' && - planItem.allowedSignals.includes(payload.pairSignal) - ? payload.pairSignal - : fallback.pairSignal; return { // Pair identity is determined by the judge plan, not by model echo fields. @@ -2390,6 +2451,69 @@ ${conflictSection} return fallback; } + private normalizeStructuredCompareJudgeVerdict( + rawVerdict: string | undefined, + pairSignal: string, + planItem: StructuredCompareJudgePlanItem + ): StructuredCompareJudgeResult['verdict'] { + if ( + rawVerdict === 'left-better' || + rawVerdict === 'right-better' || + rawVerdict === 'mixed' || + rawVerdict === 'similar' + ) { + return rawVerdict; + } + + switch (planItem.pairType) { + case 'targetBaseline': + if (pairSignal === 'improved') return 'left-better'; + if (pairSignal === 'regressed') return 'right-better'; + if (pairSignal === 'flat') return 'similar'; + return 'mixed'; + case 'targetReference': + if (pairSignal === 'minor' || pairSignal === 'major') return 'right-better'; + if (pairSignal === 'none') return 'similar'; + return 'mixed'; + case 'referenceBaseline': + if (pairSignal === 'supported') return 'left-better'; + if (pairSignal === 'unsupported') return 'right-better'; + return 'mixed'; + case 'targetReplica': + if (pairSignal === 'stable') return 'similar'; + return 'mixed'; + default: + return 'mixed'; + } + } + + private normalizeStructuredCompareJudgeWinner( + rawWinner: string | undefined, + verdict: StructuredCompareJudgeResult['verdict'], + pairSignal: string, + planItem: StructuredCompareJudgePlanItem + ): StructuredCompareJudgeResult['winner'] { + if (rawWinner === 'left' || rawWinner === 'right' || rawWinner === 'none') { + return rawWinner; + } + + if (verdict === 'left-better') { + return 'left'; + } + if (verdict === 'right-better') { + return 'right'; + } + if (verdict === 'similar') { + return 'none'; + } + + if (planItem.pairType === 'targetReplica' && pairSignal === 'stable') { + return 'none'; + } + + return 'none'; + } + private findStructuredCompareJudgePayload( value: unknown ): Record | null { @@ -2438,14 +2562,15 @@ ${conflictSection} const hasCoreConfidence = typeof record.confidence === 'string' && (record.confidence === 'low' || record.confidence === 'medium' || record.confidence === 'high'); + const hasCorePairSignal = typeof record.pairSignal === 'string'; const hasSupportingField = - typeof record.pairSignal === 'string' || + hasCorePairSignal || typeof record.analysis === 'string' || Array.isArray(record.evidence) || Array.isArray(record.learnableSignals) || Array.isArray(record.overfitWarnings); - return hasCoreVerdict && hasCoreWinner && hasCoreConfidence && hasSupportingField; + return (hasCoreVerdict || hasCorePairSignal) && hasCoreWinner && hasCoreConfidence && hasSupportingField; } private renderStructuredCompareRoleBindings( diff --git a/packages/core/src/services/evaluation/structured-compare-prompts.ts b/packages/core/src/services/evaluation/structured-compare-prompts.ts new file mode 100644 index 00000000..56d25b44 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/evaluation/structured-compare-prompts.ts @@ -0,0 +1,184 @@ +import { TemplateProcessor } from '../template/processor'; +import type { Message } from '../llm/types'; +import type { CompareStopSignals } from './types'; +import { + compareJsonContractEn, + compareJsonContractZh, +} from '../template/default-templates/evaluation/builders'; +import { template as pairJudgeTemplateZh } from '../template/default-templates/evaluation-structured-compare/pair-judge'; +import { template as pairJudgeTemplateEn } from '../template/default-templates/evaluation-structured-compare/pair-judge_en'; +import { template as synthesisTemplateZh } from '../template/default-templates/evaluation-structured-compare/synthesis'; +import { template as synthesisTemplateEn } from '../template/default-templates/evaluation-structured-compare/synthesis_en'; + +export type StructuredComparePromptLanguage = 'zh' | 'en'; + +const jsonFence = (content: string) => `\`\`\`json +${content} +\`\`\``; + +const stringifyPayload = (value: unknown): string => JSON.stringify(value, null, 2); + +export interface StructuredCompareRoleBindingPromptPayload { + snapshotId: string; + snapshotLabel: string; + role: string; + roleLabel: string; +} + +export interface StructuredCompareContentPromptPayload { + kind: string; + label: string; + content: string; + summary?: string; +} + +export interface StructuredCompareTestCasePromptPayload { + id: string; + label?: string; + input: StructuredCompareContentPromptPayload; + settingsSummary?: string; +} + +export interface StructuredCompareSnapshotPromptPayload { + id: string; + label: string; + role?: string; + roleLabel?: string; + testCaseId: string; + testCaseLabel?: string; + promptRef: { + kind: string; + label: string; + }; + promptText: string; + modelKey?: string; + versionLabel?: string; + output: string; + reasoning?: string; + executionInput?: StructuredCompareContentPromptPayload; +} + +export interface StructuredComparePairJudgePayload { + scenario: { + language: StructuredComparePromptLanguage; + pairKey: string; + pairType: string; + pairLabel: string; + purpose: string; + signalName: string; + allowedSignalValues: string[]; + focusBrief?: string; + }; + roleBindings: StructuredCompareRoleBindingPromptPayload[]; + testCases: StructuredCompareTestCasePromptPayload[]; + leftSnapshot: StructuredCompareSnapshotPromptPayload; + rightSnapshot: StructuredCompareSnapshotPromptPayload; +} + +export interface StructuredCompareSynthesisDeterministicHintsPayload { + priorityOrder: string[]; + signalSnapshot: { + progress?: string; + gap?: string; + promptValidity?: string; + stability?: string; + }; + derivedStopSignals?: CompareStopSignals; + learnableSignals: string[]; + overfitWarnings: string[]; + conflictSignals: Array<{ + key: string; + description: string; + }>; +} + +export interface StructuredCompareSynthesisPayload { + scenario: { + language: StructuredComparePromptLanguage; + roleName: string; + subjectLabel: string; + sharedCompareInputs: boolean; + samePromptAcrossSnapshots: boolean; + crossModelComparison: boolean; + focusBrief?: string; + }; + roleBindings: StructuredCompareRoleBindingPromptPayload[]; + deterministicHints: StructuredCompareSynthesisDeterministicHintsPayload; + judgeResults: unknown[]; +} + +export interface StructuredComparePairJudgePromptParams { + language: StructuredComparePromptLanguage; + pairGuidance: string; + payload: StructuredComparePairJudgePayload; +} + +export interface StructuredCompareSynthesisPromptParams { + language: StructuredComparePromptLanguage; + payload: StructuredCompareSynthesisPayload; +} + +const buildPairJudgeJsonContract = ( + pairKey: string, + pairType: string, + allowedSignalValues: string[], +): string => + jsonFence(`{ + "pairKey": "${pairKey}", + "pairType": "${pairType}", + "verdict": "left-better | right-better | mixed | similar", + "winner": "left | right | none", + "confidence": "low | medium | high", + "pairSignal": "${allowedSignalValues.join(' | ')}", + "analysis": "", + "evidence": [""], + "learnableSignals": [""], + "overfitWarnings": [""] +}`); + +export const buildStructuredComparePairJudgePayloadJson = ( + payload: StructuredComparePairJudgePayload, +): string => stringifyPayload(payload); + +export const buildStructuredComparePairJudgeMessages = ( + params: StructuredComparePairJudgePromptParams, +): Message[] => { + const template = params.language === 'en' ? pairJudgeTemplateEn : pairJudgeTemplateZh; + const messages = TemplateProcessor.processTemplate(template, { + pairGuidance: params.pairGuidance, + pairJudgeJsonContract: buildPairJudgeJsonContract( + params.payload.scenario.pairKey, + params.payload.scenario.pairType, + params.payload.scenario.allowedSignalValues, + ), + pairJudgePayloadJson: buildStructuredComparePairJudgePayloadJson(params.payload), + }); + + return messages.map((message) => ({ + role: message.role, + content: message.content, + })); +}; + +export const buildStructuredCompareSynthesisPayloadJson = ( + payload: StructuredCompareSynthesisPayload, +): string => stringifyPayload(payload); + +export const buildStructuredCompareSynthesisMessages = ( + params: StructuredCompareSynthesisPromptParams, +): Message[] => { + const template = params.language === 'en' ? synthesisTemplateEn : synthesisTemplateZh; + const compareJsonContract = + params.language === 'en' ? compareJsonContractEn : compareJsonContractZh; + + const messages = TemplateProcessor.processTemplate(template, { + roleName: params.payload.scenario.roleName, + compareJsonContract, + synthesisPayloadJson: buildStructuredCompareSynthesisPayloadJson(params.payload), + }); + + return messages.map((message) => ({ + role: message.role, + content: message.content, + })); +}; diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-system.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-system.ts new file mode 100644 index 00000000..42c5e8f4 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-system.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-basic-system', + name: '系统提示词评估后智能改写', + description: '基于评估结果重写当前工作区系统提示词', + language: 'zh', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'basic', 'system'], + }, + { + subjectLabel: '系统提示词', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-system_en.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-system_en.ts new file mode 100644 index 00000000..c2cd2709 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-system_en.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-basic-system', + name: 'Rewrite System Prompt From Evaluation', + description: 'Rewrite the current workspace system prompt from evaluation evidence', + language: 'en', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'basic', 'system'], + }, + { + subjectLabel: 'system prompt', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-user.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-user.ts new file mode 100644 index 00000000..b080d849 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-user.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-basic-user', + name: '用户提示词评估后智能改写', + description: '基于评估结果重写当前工作区用户提示词', + language: 'zh', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'basic', 'user'], + }, + { + subjectLabel: '用户提示词', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-user_en.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-user_en.ts new file mode 100644 index 00000000..060215be --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/basic-user_en.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-basic-user', + name: 'Rewrite User Prompt From Evaluation', + description: 'Rewrite the current workspace user prompt from evaluation evidence', + language: 'en', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'basic', 'user'], + }, + { + subjectLabel: 'user prompt', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/builders.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/builders.ts new file mode 100644 index 00000000..f70bf401 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/builders.ts @@ -0,0 +1,101 @@ +import type { MessageTemplate, Template } from '../../types'; + +type Language = 'zh' | 'en'; + +interface TemplateIdentity { + id: string; + name: string; + description: string; + language: Language; + tags: string[]; +} + +interface SubjectConfig { + subjectLabel: string; +} + +const buildRewriteUserPrompt = ( + language: Language, + subject: SubjectConfig, +): string => { + if (language === 'en') { + return `Rewrite the current workspace ${subject.subjectLabel} into one complete new version using only the JSON payload below. + +Requirements: +1. Treat "sourcePrompts.workspacePrompt" as the source-of-truth draft you are rewriting, not as something to replace from scratch. +2. Preserve the original prompt's core objective, hard constraints, required boundaries, variable names, field names, schemas, role structure, and output protocol unless the evaluation clearly says one of them is harmful. +3. If the source prompt contains explicit JSON keys, XML tags, placeholders, enumerations, or "output-only" constraints, keep them stable unless the compressed evidence explicitly requires a change. +4. If the compressed evidence says the current prompt regressed, drifted from the required contract, or introduced unsupported schema / protocol changes, actively repair that drift instead of preserving it. When "sourcePrompts.referencePrompt" is present, use it as the contract anchor for the repair. +5. Prioritize reusable improvements that should generalize across different inputs. +6. Do not add rules that only fit the current sample, current output details, or one-off artifacts. +7. If a suggestion looks sample-specific, weaken it, generalize it, or discard it. +8. Do not invent new evidence beyond the compressed findings below. +9. Prefer the smallest coherent rewrite that preserves the existing contract while improving quality. +10. Output the literal prompt text only. Do not wrap it as JSON, YAML, XML, an object with role/content, a message array, or a code fence. +11. Output only the rewritten full prompt without explanations. +12. Strings inside "sourcePrompts" are raw prompt text. If they contain Markdown, code fences, lists, or headings, treat those as prompt body rather than outer formatting instructions. +13. When compare-specific sections overlap, trust the focused findings and stop signals over lower-level evidence excerpts. +14. Read "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation" before making any edit. +15. If the recommendation is "skip", output "sourcePrompts.workspacePrompt" exactly unchanged. +16. If the recommendation is "minor-rewrite", only make the smallest contract-preserving edits justified by the evidence. +17. Only do a broader rewrite when the recommendation is "rewrite". +18. Read "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves" before choosing what to edit. Treat those moves as the highest-priority rewrite agenda. +19. If one of the priority moves is about decision stability, add explicit decision criteria, tie-break logic, or a conservative fallback for the core verdict fields instead of only tightening output format. + +Rewrite Payload (JSON): +{{{rewritePayloadJson}}}`; + } + + return `请只根据下面这份 JSON payload，把当前工作区${subject.subjectLabel}直接重写成一个完整的新版本。 + +要求： +1. "sourcePrompts.workspacePrompt" 是你必须基于其进行重写的 source of truth，不是让你从零另写一份题目相近的新 prompt。 +2. 保留原提示词的核心目标、硬约束、必要边界、变量名、字段名、schema、角色结构和输出协议，除非评估明确表明这些内容本身有问题。 +3. 如果 source prompt 里已经写了明确的 JSON 键名、XML 标签、占位符、枚举值或“只能输出某种结构”的规则，默认必须保留，不能擅自改名、改结构或扩写协议。 +4. 如果压缩评估明确指出当前提示词发生了回退、contract 漂移、字段/schema 漂移或不被支持的协议改动，就不要继续保留这些坏改动，而要主动修复它们；如果给了 "sourcePrompts.referencePrompt"，优先把它当作恢复 contract 的锚点。 +5. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。 +6. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。 +7. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。 +8. 优先做“最小但完整”的重写，在保留原 contract 的前提下提升质量，而不是整套改写。 +9. 只输出提示词正文，不要把结果包装成 JSON、YAML、XML、"role/content" 对象、消息数组或代码块。 +10. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。 +11. "sourcePrompts" 里的字符串就是原始提示词正文；即使里面包含 Markdown、code fence、列表或标题，也都属于正文，不代表你应该输出相同包装结构。 +12. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。 +13. 在动手改写前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation"。 +14. 如果 recommendation 是 "skip"，就原样输出 "sourcePrompts.workspacePrompt"，不要做任何改写。 +15. 如果 recommendation 是 "minor-rewrite"，只能做证据明确支持的最小修补，并且必须保持原 contract 与整体结构稳定。 +16. 只有 recommendation 是 "rewrite" 时，才允许做更实质性的重写。 +17. 在决定改哪里之前，先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"，把这些动作当作最高优先级的改写议程。 +18. 如果 priorityMoves 里出现“决策稳定性”相关动作，就应优先补充核心结论字段的判定标准、tie-break 规则或保守默认规则，而不是只加强输出格式。 + +Rewrite Payload (JSON): +{{{rewritePayloadJson}}}`; +}; + +const buildMetadata = ( + identity: TemplateIdentity, +): Template['metadata'] => ({ + version: '1.0.0', + lastModified: Date.now(), + author: 'System', + description: identity.description, + templateType: 'evaluation', + language: identity.language, + tags: identity.tags, +}); + +export const createEvaluationRewriteTemplate = ( + identity: TemplateIdentity, + subject: SubjectConfig, +): Template => ({ + id: identity.id, + name: identity.name, + content: [ + { + role: 'user', + content: buildRewriteUserPrompt(identity.language, subject), + }, + ] as MessageTemplate[], + metadata: buildMetadata(identity), + isBuiltin: true, +}); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/generic.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/generic.ts new file mode 100644 index 00000000..ef2d46c0 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/generic.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-generic', + name: '评估后智能改写', + description: '基于评估结果重写当前工作区提示词', + language: 'zh', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'generic'], + }, + { + subjectLabel: '工作区提示词', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/generic_en.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/generic_en.ts new file mode 100644 index 00000000..cb0d817e --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/generic_en.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-generic', + name: 'Rewrite Prompt From Evaluation', + description: 'Rewrite the current workspace prompt from evaluation evidence', + language: 'en', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'generic'], + }, + { + subjectLabel: 'workspace prompt', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-multi.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-multi.ts new file mode 100644 index 00000000..531054f1 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-multi.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-pro-multi', + name: '多消息提示词评估后智能改写', + description: '基于评估结果重写当前工作区多消息 system 提示词', + language: 'zh', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'pro', 'multi'], + }, + { + subjectLabel: '多消息 system 提示词', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-multi_en.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-multi_en.ts new file mode 100644 index 00000000..e44612ff --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-multi_en.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-pro-multi', + name: 'Rewrite Multi-Message Prompt From Evaluation', + description: 'Rewrite the current workspace multi-message system prompt from evaluation evidence', + language: 'en', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'pro', 'multi'], + }, + { + subjectLabel: 'multi-message system prompt', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-variable.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-variable.ts new file mode 100644 index 00000000..6da7ed4f --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-variable.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-pro-variable', + name: '变量提示词评估后智能改写', + description: '基于评估结果重写当前工作区变量用户提示词', + language: 'zh', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'pro', 'variable'], + }, + { + subjectLabel: '变量用户提示词', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-variable_en.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-variable_en.ts new file mode 100644 index 00000000..2f1a7baa --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-rewrite/pro-variable_en.ts @@ -0,0 +1,14 @@ +import { createEvaluationRewriteTemplate } from './builders'; + +export const template = createEvaluationRewriteTemplate( + { + id: 'evaluation-rewrite-pro-variable', + name: 'Rewrite Variable Prompt From Evaluation', + description: 'Rewrite the current workspace variable user prompt from evaluation evidence', + language: 'en', + tags: ['evaluation', 'rewrite', 'pro', 'variable'], + }, + { + subjectLabel: 'variable user prompt', + } +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/builders.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/builders.ts new file mode 100644 index 00000000..508d7085 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/builders.ts @@ -0,0 +1,200 @@ +import type { MessageTemplate, Template } from '../../types'; + +type Language = 'zh' | 'en'; +type TemplateKind = 'pair-judge' | 'synthesis'; + +interface TemplateIdentity { + id: string; + name: string; + description: string; + language: Language; + tags: string[]; +} + +const buildPairJudgeSystemPrompt = (language: Language): string => { + if (language === 'en') { + return `# Role: Structured_Compare_Pair_Judge + +## Goal +- Judge exactly one structured compare pair and compress the evidence into a reusable intermediate result for a later synthesis step. + +## Rules +1. Only use the test inputs and the two snapshots in this pair. +2. verdict must be one of: left-better, right-better, mixed, similar. +3. winner must be one of: left, right, none. +4. confidence must be one of: low, medium, high. +5. pairSignal must use only the allowed values for this pair. If uncertain, use "unclear". +6. Explicit hard-boundary violations are real negative evidence, not cosmetic noise. Examples include extra prose outside the required structure, markdown/code fences, renamed schema fields, extra keys, missing required keys, wrapper text, or output protocol drift. +7. Decide direction and generalization risk separately. If one side looks better on this sample but the gain is obviously sample-tied, keep the directional judgement in pairSignal/verdict and surface the fragility in overfitWarnings instead of collapsing everything to "unclear". +8. analysis, evidence, verdict, winner, and pairSignal must be mutually consistent. If your evidence says one side violates a hard rule or misses a required action, you must not conclude the opposite side is worse. +9. learnableSignals must stay reusable and structural. Do not write sample-specific content hacks. +10. overfitWarnings must explicitly call out any sign that the stronger side only fits this specific input better. +11. Return valid JSON only. + +## Pair-Specific Guidance +{{{pairGuidance}}} + +## Output Contract +{{{pairJudgeJsonContract}}} + +## Initialization +You are the pair judge for structured compare. Return valid JSON only.`; + } + + return `# Role: 结构化对比成对判断专家 + +## Goal +- 只判断一个 structured compare pair，并把证据压缩成供后续综合阶段使用的中间结果。 + +## Rules +1. 只能使用当前 pair 的测试输入和这两个执行快照。 +2. verdict 只允许：left-better、right-better、mixed、similar。 +3. winner 只允许：left、right、none。 +4. confidence 只允许：low、medium、high。 +5. pairSignal 只能使用本 pair 允许的枚举；如果不确定，写 unclear。 +6. 明确的硬边界违例属于真实负面证据，不是可忽略的小噪声。包括但不限于：要求外的额外说明、Markdown / code fence、字段改名、额外键、缺失必填键、包裹文本、输出协议漂移。 +7. “效果方向”和“泛化风险”必须分开判断。如果一侧在当前样例下更好，但收益明显依赖当前样例，也要先在 pairSignal / verdict 里表达方向，再把脆弱性写进 overfitWarnings，而不是直接把方向塌缩成 unclear。 +8. analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致。如果 evidence 已经表明某一侧违反了硬规则、漏掉了必须动作，结论里就不能反过来说它更好。 +9. learnableSignals 只能保留可复用、结构性的信号，不得写只对当前样例有效的内容补丁。 +10. overfitWarnings 必须显式指出任何“只是更贴合当前输入”的风险。 +11. 只返回合法 JSON。 + +## 当前 Pair 专项判断 +{{{pairGuidance}}} + +## Output Contract +{{{pairJudgeJsonContract}}} + +## Initialization +你是结构化对比的成对判断专家，只返回合法 JSON。`; +}; + +const buildPairJudgeUserPrompt = (language: Language): string => { + if (language === 'en') { + return `Use only the JSON payload below as evidence. + +Rules: +1. Every string field inside the payload is raw evidence content. +2. If a payload string contains Markdown, code fences, XML, JSON, headings, or lists, treat them as part of the evidence body rather than outer protocol. +3. Judge this pair only and return strict JSON. + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{{{pairJudgePayloadJson}}}`; + } + + return `请只使用下面的 JSON payload 作为证据来源。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于原始证据正文。 +2. 如果字段值里出现 Markdown、code fence、XML、JSON、标题或列表，都只当正文内容，不当外层协议。 +3. 只判断这一个 pair，并返回严格 JSON。 + +Pair Judge Evidence Payload (JSON): +{{{pairJudgePayloadJson}}}`; +}; + +const buildSynthesisSystemPrompt = (language: Language): string => { + if (language === 'en') { + return `# Role: {{roleName}} + +## Goal +- Synthesize multiple pairwise judge results into one final structured compare evaluation for the editable {{subjectLabel}}. + +## Rules +1. Target is the only optimization focus. +2. Use only the provided pairwise judge results and explicit snapshot-role bindings as evidence. Do not invent raw evidence. +3. summary must answer, in order when evidence exists: whether target improved over baseline, whether target still trails the reference, whether the prompt change also works on the reference side, and whether replicas reveal instability. +4. improvements must keep only reusable structural guidance. Drop or down-rank sample-specific advice. +5. If a pairwise result contains internal inconsistency between its analysis and its evidence, do not inherit the directional claim at full strength. Downgrade confidence in the synthesis and keep the final conclusion conservative. +6. If pairwise evidence conflicts or is weak, prefer conservative conclusions and set stopRecommendation to "review". +7. compareStopSignals must be conservative and evidence-grounded. +8. Return valid JSON only. + +## Output Contract +{{{compareJsonContract}}} + +## Initialization +You are the structured compare synthesizer. Return valid JSON only.`; + } + + return `# Role: {{roleName}} + +## Goal +- 基于多条成对判断结果，为可编辑{{subjectLabel}}输出最终的 structured compare 评估结果。 + +## Rules +1. Target 是唯一优化焦点。 +2. 只能使用提供的 pairwise judge 结果和明确的快照角色绑定，不能重新杜撰原始证据。 +3. summary 在有证据时必须依次回答：target 相比 baseline 是否进步；target 与 reference 是否仍有差距；prompt 改动在 reference 侧是否也成立；如果存在 replica，稳定性如何。 +4. improvements 只保留可复用、结构性的改进方向；明显只适配当前样例的建议要剔除或降权。 +5. 如果某条 pairwise judge 的 analysis 和 evidence 明显互相打架，不要高置信继承它的方向性结论；综合阶段应主动降级置信度，并保持最终结论保守。 +6. 如果多条 pairwise 结果互相冲突或证据偏弱，应采取保守结论，并把 stopRecommendation 设为 review。 +7. compareStopSignals 必须保守且有证据支撑。 +8. 只返回合法 JSON。 + +## Output Contract +{{{compareJsonContract}}} + +## Initialization +你是结构化对比综合专家，只返回合法 JSON。`; +}; + +const buildSynthesisUserPrompt = (language: Language): string => { + if (language === 'en') { + return `Use only the JSON payload below for synthesis. + +Rules: +1. Every string field inside the payload is already-compressed evidence or evidence-grounded metadata. +2. Do not reinterpret Markdown, code fences, XML, or JSON that appear inside string fields as outer protocol. +3. Synthesize the final structured compare evaluation JSON without re-expanding raw snapshots. + +Synthesis Payload (JSON): +{{{synthesisPayloadJson}}}`; + } + + return `请只使用下面的 JSON payload 进行综合判断。 + +规则： +1. payload 中所有字符串字段都属于已经压缩后的证据或证据锚点。 +2. 不要把字符串字段里的 Markdown、code fence、XML 或 JSON 误判为外层协议。 +3. 请直接综合输出最终 structured compare JSON，不要重新展开原始快照全文。 + +Synthesis Payload (JSON): +{{{synthesisPayloadJson}}}`; +}; + +const buildMetadata = (identity: TemplateIdentity): Template['metadata'] => ({ + version: '1.0.0', + lastModified: Date.now(), + author: 'System', + description: identity.description, + templateType: 'evaluation', + language: identity.language, + tags: identity.tags, +}); + +export const createStructuredCompareTemplate = ( + identity: TemplateIdentity, + kind: TemplateKind, +): Template => ({ + id: identity.id, + name: identity.name, + content: [ + { + role: 'system', + content: + kind === 'pair-judge' + ? buildPairJudgeSystemPrompt(identity.language) + : buildSynthesisSystemPrompt(identity.language), + }, + { + role: 'user', + content: + kind === 'pair-judge' + ? buildPairJudgeUserPrompt(identity.language) + : buildSynthesisUserPrompt(identity.language), + }, + ] as MessageTemplate[], + metadata: buildMetadata(identity), + isBuiltin: true, +}); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/pair-judge.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/pair-judge.ts new file mode 100644 index 00000000..acc0ce21 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/pair-judge.ts @@ -0,0 +1,12 @@ +import { createStructuredCompareTemplate } from './builders'; + +export const template = createStructuredCompareTemplate( + { + id: 'evaluation-structured-compare-pair-judge', + name: '结构化对比成对判断', + description: '对单个 structured compare pair 做中间判断', + language: 'zh', + tags: ['evaluation', 'structured-compare', 'pair-judge'], + }, + 'pair-judge' +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/pair-judge_en.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/pair-judge_en.ts new file mode 100644 index 00000000..d9f86096 --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/pair-judge_en.ts @@ -0,0 +1,12 @@ +import { createStructuredCompareTemplate } from './builders'; + +export const template = createStructuredCompareTemplate( + { + id: 'evaluation-structured-compare-pair-judge-en', + name: 'Structured Compare Pair Judge', + description: 'Judge a single structured compare pair', + language: 'en', + tags: ['evaluation', 'structured-compare', 'pair-judge'], + }, + 'pair-judge' +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/synthesis.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/synthesis.ts new file mode 100644 index 00000000..c6e811ec --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/synthesis.ts @@ -0,0 +1,12 @@ +import { createStructuredCompareTemplate } from './builders'; + +export const template = createStructuredCompareTemplate( + { + id: 'evaluation-structured-compare-synthesis', + name: '结构化对比综合评估', + description: '综合多条 structured compare pair 结果输出最终评估', + language: 'zh', + tags: ['evaluation', 'structured-compare', 'synthesis'], + }, + 'synthesis' +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/synthesis_en.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/synthesis_en.ts new file mode 100644 index 00000000..d9111f4b --- /dev/null +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/evaluation-structured-compare/synthesis_en.ts @@ -0,0 +1,12 @@ +import { createStructuredCompareTemplate } from './builders'; + +export const template = createStructuredCompareTemplate( + { + id: 'evaluation-structured-compare-synthesis-en', + name: 'Structured Compare Synthesis', + description: 'Synthesize structured compare pairwise results', + language: 'en', + tags: ['evaluation', 'structured-compare', 'synthesis'], + }, + 'synthesis' +); diff --git a/packages/core/src/services/template/default-templates/index.ts b/packages/core/src/services/template/default-templates/index.ts index 90408b7f..cfde1dd6 100644 --- a/packages/core/src/services/template/default-templates/index.ts +++ b/packages/core/src/services/template/default-templates/index.ts @@ -113,6 +113,21 @@ import { variableExtractionTemplateEn } from './variable-extraction'; // 变量值生成模板 import { variableValueGenerationTemplate } from './variable-value-generation'; import { variableValueGenerationTemplateEn } from './variable-value-generation'; +// 基于评估结果的智能改写模板 +import { template as evaluation_rewrite_basic_system } from './evaluation-rewrite/basic-system'; +import { template as evaluation_rewrite_basic_system_en } from './evaluation-rewrite/basic-system_en'; +import { template as evaluation_rewrite_basic_user } from './evaluation-rewrite/basic-user'; +import { template as evaluation_rewrite_basic_user_en } from './evaluation-rewrite/basic-user_en'; +import { template as evaluation_rewrite_pro_multi } from './evaluation-rewrite/pro-multi'; +import { template as evaluation_rewrite_pro_multi_en } from './evaluation-rewrite/pro-multi_en'; +import { template as evaluation_rewrite_pro_variable } from './evaluation-rewrite/pro-variable'; +import { template as evaluation_rewrite_pro_variable_en } from './evaluation-rewrite/pro-variable_en'; +import { template as evaluation_rewrite_generic } from './evaluation-rewrite/generic'; +import { template as evaluation_rewrite_generic_en } from './evaluation-rewrite/generic_en'; +import { template as evaluation_structured_compare_pair_judge } from './evaluation-structured-compare/pair-judge'; +import { template as evaluation_structured_compare_pair_judge_en } from './evaluation-structured-compare/pair-judge_en'; +import { template as evaluation_structured_compare_synthesis } from './evaluation-structured-compare/synthesis'; +import { template as evaluation_structured_compare_synthesis_en } from './evaluation-structured-compare/synthesis_en'; // 图片 JSON 提取模板 import { imagePromptExtractionTemplate } from './image-prompt-extraction'; @@ -218,6 +233,21 @@ export const ALL_TEMPLATES = { // 变量值生成模板 variableValueGenerationTemplate, variableValueGenerationTemplateEn, + // 基于评估结果的智能改写模板 + evaluation_rewrite_basic_system, + evaluation_rewrite_basic_system_en, + evaluation_rewrite_basic_user, + evaluation_rewrite_basic_user_en, + evaluation_rewrite_pro_multi, + evaluation_rewrite_pro_multi_en, + evaluation_rewrite_pro_variable, + evaluation_rewrite_pro_variable_en, + evaluation_rewrite_generic, + evaluation_rewrite_generic_en, + evaluation_structured_compare_pair_judge, + evaluation_structured_compare_pair_judge_en, + evaluation_structured_compare_synthesis, + evaluation_structured_compare_synthesis_en, // 图片 JSON 提取模板 imagePromptExtractionTemplate, imagePromptExtractionTemplateEn, diff --git a/packages/core/tests/unit/evaluation/result-compare-evidence-behavior.test.ts b/packages/core/tests/unit/evaluation/result-compare-evidence-behavior.test.ts index 577527dd..a0a930dc 100644 --- a/packages/core/tests/unit/evaluation/result-compare-evidence-behavior.test.ts +++ b/packages/core/tests/unit/evaluation/result-compare-evidence-behavior.test.ts @@ -907,27 +907,32 @@ describe('Result/compare evaluation evidence behavior', () => { expect(llm.sendMessageCalls).toHaveLength(3) const firstJudgePrompt = llm.sendMessageCalls[0].map((message) => message.content).join('\n\n') - expect(firstJudgePrompt).toContain('Structured Compare 角色') - expect(firstJudgePrompt).toContain('快照 A（snap-a）：Target') - expect(firstJudgePrompt).toContain('快照 B（snap-b）：Baseline') - expect(firstJudgePrompt).toContain('快照 C（snap-c）：Reference') - expect(firstJudgePrompt).toContain('Pair Key：target-vs-baseline') - expect(firstJudgePrompt).toContain('对比角色：Target') - expect(firstJudgePrompt).toContain('对比角色：Baseline') + expect(firstJudgePrompt).toContain('# Role: 结构化对比成对判断专家') + expect(firstJudgePrompt).toContain('Pair Judge Evidence Payload (JSON):') + expect(firstJudgePrompt).toContain('"pairKey": "target-vs-baseline"') + expect(firstJudgePrompt).toContain('"snapshotId": "snap-a"') + expect(firstJudgePrompt).toContain('"role": "target"') + expect(firstJudgePrompt).toContain('"snapshotId": "snap-b"') + expect(firstJudgePrompt).toContain('"role": "baseline"') + expect(firstJudgePrompt).toContain('"snapshotId": "snap-c"') + expect(firstJudgePrompt).toContain('"role": "reference"') expect(firstJudgePrompt).toContain('## 当前 Pair 专项判断') expect(firstJudgePrompt).toContain('这一组决定当前 target 是否真的值得替换上一版本') expect(firstJudgePrompt).toContain('不能判成 left-better') const secondJudgePrompt = llm.sendMessageCalls[1].map((message) => message.content).join('\n\n') - expect(secondJudgePrompt).toContain('Pair Key：target-vs-reference') - expect(secondJudgePrompt).toContain('对比角色：Reference') + expect(secondJudgePrompt).toContain('"pairKey": "target-vs-reference"') + expect(secondJudgePrompt).toContain('"role": "reference"') expect(secondJudgePrompt).toContain('要区分“可迁移的提示词结构优势”和“纯模型能力上限”造成的差异') const synthesisPrompt = llm.sendMessageCalls[2].map((message) => message.content).join('\n\n') - expect(synthesisPrompt).toContain('## 综合提示（确定性）') - expect(synthesisPrompt).toContain('Priority Order：targetBaseline > targetReference > referenceBaseline > targetReplica') - expect(synthesisPrompt).toContain('Derived Stop Recommendation：n/a') - expect(synthesisPrompt).toContain('成对判断结果') + expect(synthesisPrompt).toContain('# Role: 结构化系统提示词对比综合专家') + expect(synthesisPrompt).toContain('Synthesis Payload (JSON):') + expect(synthesisPrompt).toContain('"priorityOrder": [') + expect(synthesisPrompt).toContain('"targetBaseline"') + expect(synthesisPrompt).toContain('"targetReference"') + expect(synthesisPrompt).toContain('"conflictSignals": []') + expect(synthesisPrompt).toContain('"judgeResults": [') expect(synthesisPrompt).toContain('target-vs-baseline') expect(synthesisPrompt).toContain('target-vs-reference') expect(synthesisPrompt).toContain('compareStopSignals 必须保守且有证据支撑') @@ -1170,6 +1175,99 @@ describe('Result/compare evaluation evidence behavior', () => { ) }) + it('structured compare recovers target-baseline semantics when a judge writes regressed into verdict', async () => { + const { modelKey, service } = createService({ + responseQueue: [ + JSON.stringify({ + verdict: 'regressed', + winner: 'right', + confidence: 'high', + pairSignal: 'regressed', + analysis: 'target drifted from the required output contract', + evidence: ['target renamed fields and wrapped the payload'], + learnableSignals: ['keep the original contract stable'], + overfitWarnings: [], + }), + JSON.stringify({ + score: { + overall: 42, + dimensions: [ + { key: 'goalAchievementRobustness', label: '目标达成稳定性', score: 42 }, + ], + }, + improvements: ['restore the original output contract'], + summary: 'target regressed because it drifted from the required structure', + }), + ], + }) + + const result = await service.evaluate({ + type: 'compare', + evaluationModelKey: modelKey, + mode: { functionMode: 'basic', subMode: 'system' }, + target: { + workspacePrompt: '你是一个结构化输出助手。', + }, + testCases: [ + { + id: 'tc-judge-signal-recovery-1', + input: { + kind: 'text', + label: '测试内容', + content: '请抽取 audience, pain_points, tone。', + }, + }, + ], + snapshots: [ + { + id: 'signal-a', + label: 'A', + testCaseId: 'tc-judge-signal-recovery-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: '工作区' }, + promptText: 'Prompt A', + output: '{"result":{"audience":"设计师"}}', + modelKey: 'qwen3-32b', + }, + { + id: 'signal-b', + label: 'B', + testCaseId: 'tc-judge-signal-recovery-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 1, label: 'v1' }, + promptText: 'Prompt B', + output: '{"audience":"设计师","pain_points":["版本混乱"],"tone":"专业可信"}', + modelKey: 'qwen3-32b', + }, + ], + compareHints: { + mode: 'structured', + snapshotRoles: { + 'signal-a': 'target', + 'signal-b': 'baseline', + }, + hasSharedTestCases: true, + hasSamePromptSnapshots: false, + hasCrossModelComparison: false, + }, + }) + + expect(result.metadata?.compareJudgements).toEqual([ + expect.objectContaining({ + pairType: 'targetBaseline', + pairSignal: 'regressed', + verdict: 'right-better', + winner: 'right', + analysis: 'target drifted from the required output contract', + }), + ]) + expect(result.metadata?.compareInsights?.progressSummary).toEqual( + expect.objectContaining({ + pairType: 'targetBaseline', + pairSignal: 'regressed', + verdict: 'right-better', + }) + ) + }) + it('compare evaluation normalizes compare stop signals and preserves request-side compare metadata', async () => { const { modelKey, service } = createService(JSON.stringify({ score: { diff --git a/packages/core/tests/unit/evaluation/rewrite-from-evaluation.test.ts b/packages/core/tests/unit/evaluation/rewrite-from-evaluation.test.ts new file mode 100644 index 00000000..91aa6333 --- /dev/null +++ b/packages/core/tests/unit/evaluation/rewrite-from-evaluation.test.ts @@ -0,0 +1,327 @@ +import { describe, expect, it } from 'vitest'; +import type { + EvaluationResponse, + EvaluationType, +} from '../../../src/services/evaluation/types'; +import { + buildRewritePayload, + buildRewriteFromEvaluationContext, + buildRewritePromptFromEvaluation, + normalizeRewriteLocaleLanguage, +} from '../../../src/services/evaluation/rewrite-from-evaluation'; + +const createEvaluationResponse = ( + overall: number, + type: EvaluationType = 'result' +): EvaluationResponse => ({ + type, + score: { + overall, + dimensions: [ + { + key: 'overall', + label: 'Overall', + score: overall, + }, + ], + }, + improvements: [], + summary: `score-${overall}`, + patchPlan: [], +}); + +describe('rewrite-from-evaluation', () => { + it('builds a JSON-payload compare rewrite brief in Chinese', () => { + const input = buildRewritePromptFromEvaluation({ + type: 'compare', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + workspacePrompt: [ + '你是风险分级助手。', + '只输出 JSON 对象，字段为 level, rationale, next_action。', + '不要输出解释或代码块。', + ].join('\n'), + referencePrompt: '你是风险分级助手。输出 level, rationale, next_action。', + result: { + ...createEvaluationResponse(88, 'compare'), + summary: '当前版本比上一版本更稳定，但和参考模型相比还有轻微格式差距。', + improvements: [ + '把输出结构约束写得更前置，并明确结尾不要附加解释。', + '把输出结构约束写得更前置，并明确结尾不要附加解释。', + ], + patchPlan: [ + { + op: 'replace', + instruction: '将输出格式要求前置，并保留禁止附加说明的边界。', + oldText: '请回答问题。', + newText: '请先按固定结构回答，并且不要附加解释。', + }, + ], + metadata: { + compareStopSignals: { + targetVsBaseline: 'improved', + targetVsReferenceGap: 'minor', + improvementHeadroom: 'low', + overfitRisk: 'medium', + stopRecommendation: 'continue', + stopReasons: ['still trailing the reference on format consistency'], + }, + compareInsights: { + progressSummary: { + pairKey: 'target-vs-baseline', + pairType: 'targetBaseline', + pairLabel: 'Target vs Previous', + pairSignal: 'improved', + verdict: 'left-better', + confidence: 'high', + analysis: '当前版本结构更清晰，漏项更少。', + }, + pairHighlights: [ + { + pairKey: 'target-vs-baseline', + pairType: 'targetBaseline', + pairLabel: 'Target vs Previous', + pairSignal: 'improved', + verdict: 'left-better', + confidence: 'high', + analysis: '当前版本结构更清晰，漏项更少。', + }, + ], + learnableSignals: [ + '保留显式步骤结构。', + '保留显式步骤结构。', + ], + overfitWarnings: [ + '不要为了这条样例单独添加领域规则。', + '不要为了这条样例单独添加领域规则。', + ], + conflictSignals: [ + 'sampleOverfitRiskVisible', + ], + }, + }, + }, + }); + + expect(input).toContain('Rewrite Payload (JSON):'); + expect(input).toContain('"evaluationTypeLabel": "对比评估"'); + expect(input).toContain('"workspacePrompt": "你是风险分级助手。\\n只输出 JSON 对象'); + expect(input).toContain('"referencePrompt": "你是风险分级助手。输出 level, rationale, next_action。"'); + expect(input).toContain('"compareStopSignals"'); + expect(input).toContain('"compareInsights"'); + expect(input).toContain('"rewriteGuidance"'); + expect(input).toContain('"recommendation": "rewrite"'); + expect(input).toContain('"priorityMoves"'); + expect(input).toContain('"focusSummaryLines"'); + expect(input).toContain('"supportEvidenceLines"'); + expect(input).toContain('"sampleOverfitRiskVisible"'); + expect(input).toContain('只输出提示词正文'); + expect(input).toContain('如果 recommendation 是 "skip"'); + expect(input).toContain('先看 "compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves"'); + }); + + it('emits English rewrite guidance for design-only analysis', () => { + const input = buildRewritePromptFromEvaluation( + { + type: 'prompt-only', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'user', + }, + language: 'en', + workspacePrompt: 'Return JSON with keys title and tags only.', + result: { + ...createEvaluationResponse(76, 'prompt-only'), + summary: 'The prompt intent is clear, but the response boundary is still loose.', + improvements: [ + 'Move the output format requirement earlier.', + ], + }, + } + ); + + expect(input).toContain('Rewrite the current workspace user prompt into one complete new version'); + expect(input).toContain('Rewrite Payload (JSON):'); + expect(input).toContain('"workspacePrompt": "Return JSON with keys title and tags only."'); + expect(input).toContain('Preserve the original prompt'); + expect(input).toContain('use it as the contract anchor for the repair'); + expect(input).toContain('Do not wrap it as JSON'); + expect(input).toContain('"evaluationTypeLabel": "Prompt Design Analysis"'); + expect(input).toContain('"improvements"'); + expect(input).toContain('"rewriteGuidance"'); + expect(input).toContain('"recommendation": "rewrite"'); + expect(input).toContain('"Move the output format requirement earlier."'); + expect(input).toContain('If the recommendation is "skip"'); + expect(input).toContain('priorityMoves'); + }); + + it('builds structured context with section flags for templates', () => { + const context = buildRewriteFromEvaluationContext({ + type: 'result', + mode: { + functionMode: 'pro', + subMode: 'multi', + }, + result: { + ...createEvaluationResponse(82, 'result'), + improvements: ['先澄清再建议。'], + }, + }); + + expect(context.subjectLabel).toBe('多消息 system 提示词'); + expect(context.hasDimensionScoreLines).toBe(true); + expect(context.hasRewriteTargetLines).toBe(true); + expect(context.isResultEvaluation).toBe(true); + expect(context.isCompareEvaluation).toBe(false); + }); + + it('builds a structured rewrite payload object', () => { + const payload = buildRewritePayload({ + type: 'compare', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + language: 'zh', + workspacePrompt: '当前工作区 prompt', + referencePrompt: '上一版 prompt', + result: { + ...createEvaluationResponse(81, 'compare'), + summary: '比较总结', + improvements: ['改进 A'], + metadata: { + compareStopSignals: { + targetVsBaseline: 'improved', + stopRecommendation: 'continue', + }, + compareInsights: { + learnableSignals: ['结构信号'], + overfitWarnings: ['样例拟合风险'], + conflictSignals: ['sampleOverfitRiskVisible'], + }, + }, + }, + }); + + expect(payload.scenario.evaluationTypeLabel).toBe('对比评估'); + expect(payload.sourcePrompts.workspacePrompt).toBe('当前工作区 prompt'); + expect(payload.sourcePrompts.referencePrompt).toBe('上一版 prompt'); + expect(payload.compressedEvaluation.compareStopSignals?.targetVsBaseline).toBe('improved'); + expect(payload.compressedEvaluation.compareInsights?.learnableSignals).toEqual(['结构信号']); + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation).toBe('rewrite'); + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.focusAreas).toEqual(['generalization']); + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves[0]).toContain('样例触发式规则'); + expect(payload.compressedEvaluation.learnableSignalLines).toEqual(['结构信号']); + expect(payload.compressedEvaluation.overfitWarningLines).toEqual(['样例拟合风险']); + }); + + it('marks flat no-gap compare results as skip for rewrite gating', () => { + const payload = buildRewritePayload({ + type: 'compare', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + language: 'zh', + workspacePrompt: '当前工作区 prompt', + referencePrompt: '上一版 prompt', + result: { + ...createEvaluationResponse(84, 'compare'), + summary: '核心结论等价，没有明显改进空间。', + metadata: { + compareStopSignals: { + targetVsBaseline: 'flat', + targetVsReferenceGap: 'none', + improvementHeadroom: 'medium', + overfitRisk: 'medium', + stopRecommendation: 'continue', + }, + compareInsights: { + conflictSignals: ['sampleOverfitRiskVisible'], + }, + }, + }, + }); + + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation).toBe('skip'); + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.reasons[0]).toContain('flat'); + }); + + it('marks low-headroom closed-gap compare results as minor rewrite', () => { + const payload = buildRewritePayload({ + type: 'compare', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + language: 'en', + workspacePrompt: 'Current workspace prompt', + referencePrompt: 'Previous prompt', + result: { + ...createEvaluationResponse(91, 'compare'), + summary: 'Already strong, but there may still be tiny generalization polish.', + metadata: { + compareStopSignals: { + targetVsBaseline: 'improved', + targetVsReferenceGap: 'none', + improvementHeadroom: 'low', + overfitRisk: 'medium', + stopRecommendation: 'review', + }, + compareInsights: { + conflictSignals: ['sampleOverfitRiskVisible'], + }, + }, + }, + }); + + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation).toBe('minor-rewrite'); + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.reasons.join(' ')).toContain('minimal'); + }); + + it('adds decision-stability guidance when compare detects replica instability', () => { + const payload = buildRewritePayload({ + type: 'compare', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + language: 'en', + workspacePrompt: 'Current workspace prompt', + referencePrompt: 'Previous prompt', + result: { + ...createEvaluationResponse(78, 'compare'), + summary: 'The current prompt looks stronger once, but the recommendation is unstable across replicas.', + metadata: { + compareStopSignals: { + targetVsBaseline: 'improved', + targetVsReferenceGap: 'none', + improvementHeadroom: 'low', + overfitRisk: 'high', + stopRecommendation: 'review', + }, + compareInsights: { + conflictSignals: [ + 'improvementUnstableAcrossReplicas', + 'sampleOverfitRiskVisible', + ], + }, + }, + }, + }); + + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation).toBe('rewrite'); + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.focusAreas).toContain('decision-stability'); + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves.join(' ')).toContain('decision criteria'); + expect(payload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.priorityMoves.join(' ')).toContain('tie-break'); + }); + + it('normalizes locale into supported rewrite languages', () => { + expect(normalizeRewriteLocaleLanguage('en-US')).toBe('en'); + expect(normalizeRewriteLocaleLanguage('EN')).toBe('en'); + expect(normalizeRewriteLocaleLanguage('zh-CN')).toBe('zh'); + expect(normalizeRewriteLocaleLanguage(undefined)).toBe('zh'); + }); +}); diff --git a/packages/core/tests/unit/evaluation/structured-compare-prompts.test.ts b/packages/core/tests/unit/evaluation/structured-compare-prompts.test.ts new file mode 100644 index 00000000..440f15ea --- /dev/null +++ b/packages/core/tests/unit/evaluation/structured-compare-prompts.test.ts @@ -0,0 +1,137 @@ +import { describe, expect, it } from 'vitest'; +import { + buildStructuredComparePairJudgeMessages, + buildStructuredCompareSynthesisMessages, +} from '../../../src/services/evaluation/structured-compare-prompts'; + +describe('structured-compare-prompts', () => { + it('builds zh pair-judge prompt without escaping rendered evidence', () => { + const messages = buildStructuredComparePairJudgeMessages({ + language: 'zh', + pairGuidance: '- 如果更强一侧只是更贴合当前样例，应下调结论。', + payload: { + scenario: { + language: 'zh', + pairKey: 'target-vs-baseline', + pairType: 'targetBaseline', + pairLabel: 'Target vs Previous', + purpose: '判断当前版本是否进步', + signalName: 'progress', + allowedSignalValues: ['improved', 'flat', 'regressed', 'unclear'], + focusBrief: '优先检查结构稳定性', + }, + roleBindings: [ + { + snapshotId: 'snap-a', + snapshotLabel: 'A', + role: 'target', + roleLabel: 'Target', + }, + ], + testCases: [ + { + id: 'tc-1', + label: '测试用例 tc-1', + input: { + kind: 'text', + label: '任务输入', + content: 'Input A', + }, + }, + ], + leftSnapshot: { + id: 'snap-a', + label: 'A', + role: 'target', + roleLabel: 'Target', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Workspace' }, + promptText: 'Prompt A', + output: 'Output A', + }, + rightSnapshot: { + id: 'snap-b', + label: 'B', + role: 'baseline', + roleLabel: 'Baseline', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', label: 'Previous' }, + promptText: 'Prompt B', + output: 'Output B', + }, + }, + }); + + expect(messages).toHaveLength(2); + expect(messages[0].content).toContain('结构化对比成对判断专家'); + expect(messages[0].content).toContain('"pairKey": "target-vs-baseline"'); + expect(messages[0].content).toContain('硬边界违例属于真实负面证据'); + expect(messages[0].content).toContain('“效果方向”和“泛化风险”必须分开判断'); + expect(messages[0].content).toContain('analysis、evidence、verdict、winner 和 pairSignal 必须互相一致'); + expect(messages[1].content).toContain('Pair Judge Evidence Payload (JSON):'); + expect(messages[1].content).toContain('"roleBindings"'); + expect(messages[1].content).toContain('"allowedSignalValues"'); + expect(messages[1].content).toContain('"focusBrief": "优先检查结构稳定性"'); + expect(messages[1].content).toContain('Output A'); + expect(messages[1].content).not.toContain('='); + }); + + it('builds en synthesis prompt with scenario and hints', () => { + const messages = buildStructuredCompareSynthesisMessages({ + language: 'en', + payload: { + scenario: { + language: 'en', + roleName: 'Structured System Prompt Compare Synthesizer', + subjectLabel: 'system prompt', + sharedCompareInputs: true, + samePromptAcrossSnapshots: false, + crossModelComparison: true, + focusBrief: 'Keep reusable improvements only', + }, + roleBindings: [ + { + snapshotId: 'snap-a', + snapshotLabel: 'A', + role: 'target', + roleLabel: 'Target', + }, + ], + deterministicHints: { + priorityOrder: ['targetBaseline', 'targetReference'], + signalSnapshot: { + progress: 'improved', + }, + derivedStopSignals: { + stopRecommendation: 'review', + }, + learnableSignals: ['Keep structure stable'], + overfitWarnings: ['Avoid sample hacks'], + conflictSignals: [ + { + key: 'sampleOverfitRiskVisible', + description: 'Prefer conservative conclusions when overfit risk is visible.', + }, + ], + }, + judgeResults: [ + { + pairKey: 'target-vs-baseline', + pairType: 'targetBaseline', + pairSignal: 'improved', + }, + ], + }, + }); + + expect(messages).toHaveLength(2); + expect(messages[0].content).toContain('Structured System Prompt Compare Synthesizer'); + expect(messages[0].content).toContain('"compareMode": "generic | structured"'); + expect(messages[0].content).toContain('internal inconsistency between its analysis and its evidence'); + expect(messages[1].content).toContain('Synthesis Payload (JSON):'); + expect(messages[1].content).toContain('"sharedCompareInputs": true'); + expect(messages[1].content).toContain('"crossModelComparison": true'); + expect(messages[1].content).toContain('"deterministicHints"'); + expect(messages[1].content).toContain('"judgeResults"'); + }); +}); diff --git a/packages/ui/src/composables/prompt/rewriteFromEvaluation.ts b/packages/ui/src/composables/prompt/rewriteFromEvaluation.ts deleted file mode 100644 index 8242284b..00000000 --- a/packages/ui/src/composables/prompt/rewriteFromEvaluation.ts +++ /dev/null @@ -1,379 +0,0 @@ -import type { - CompareConflictSignal, - CompareStopSignals, - EvaluationResponse, - EvaluationType, -} from '@prompt-optimizer/core' -import { - getCompareEvaluationMetadata, - getCompareStopSignals, - type CompareInsightRecord, -} from './compareResultMetadata' - -export type RewriteLanguage = 'zh' | 'en' - -const normalizeInlineText = (content: string | undefined): string => - (content || '').replace(/\s+/gu, ' ').trim() - -const truncateInline = (value: string | undefined, maxLength = 140): string => { - const normalized = normalizeInlineText(value) - if (!normalized) return '' - return normalized.length > maxLength - ? `${normalized.slice(0, maxLength)}...` - : normalized -} - -const collectUniqueLines = ( - values: Array, - options?: { - limit?: number - maxLength?: number - }, -): string[] => { - const limit = options?.limit ?? 5 - const maxLength = options?.maxLength ?? 220 - const seen = new Set() - const lines: string[] = [] - - for (const value of values) { - const normalized = normalizeInlineText(value) - if (!normalized) continue - - const dedupeKey = normalized.toLocaleLowerCase() - if (seen.has(dedupeKey)) continue - - seen.add(dedupeKey) - lines.push(truncateInline(normalized, maxLength)) - - if (lines.length >= limit) { - break - } - } - - return lines -} - -const buildPatchPlanLines = ( - patchPlan: EvaluationResponse['patchPlan'], -): string[] => - (patchPlan || []).map((operation, index) => { - const oldText = truncateInline(operation.oldText) - const newText = truncateInline(operation.newText) - const segments = [ - `${index + 1}. [${operation.op}] ${operation.instruction}`, - ] - - if (oldText) { - segments.push(`old="${oldText}"`) - } - if (newText) { - segments.push(`new="${newText}"`) - } - - return segments.join(' | ') - }) - -const buildDimensionLines = ( - result: EvaluationResponse, -): string[] => - (result.score?.dimensions || []).map((dimension) => - `${dimension.label}: ${dimension.score}` - ) - -const buildStopSignalLines = ( - stopSignals: CompareStopSignals | undefined, -): string[] => { - if (!stopSignals) return [] - - const lines: string[] = [] - - if (stopSignals.targetVsBaseline) { - lines.push(`targetVsBaseline=${stopSignals.targetVsBaseline}`) - } - if (stopSignals.targetVsReferenceGap) { - lines.push(`targetVsReferenceGap=${stopSignals.targetVsReferenceGap}`) - } - if (stopSignals.improvementHeadroom) { - lines.push(`improvementHeadroom=${stopSignals.improvementHeadroom}`) - } - if (stopSignals.overfitRisk) { - lines.push(`overfitRisk=${stopSignals.overfitRisk}`) - } - if (stopSignals.stopRecommendation) { - lines.push(`stopRecommendation=${stopSignals.stopRecommendation}`) - } - if (stopSignals.stopReasons?.length) { - lines.push(`stopReasons=${stopSignals.stopReasons.join(' | ')}`) - } - - return lines -} - -const buildCompareFocusSummaryLines = ( - compareInsights: CompareInsightRecord | undefined, - language: RewriteLanguage, -): string[] => - collectUniqueLines( - [ - compareInsights?.progressSummary - ? `${language === 'en' ? 'Progress' : '进步判断'}: ${compareInsights.progressSummary.pairLabel} | signal=${compareInsights.progressSummary.pairSignal} | verdict=${compareInsights.progressSummary.verdict} | confidence=${compareInsights.progressSummary.confidence} | ${compareInsights.progressSummary.analysis}` - : undefined, - compareInsights?.referenceGapSummary - ? `${language === 'en' ? 'Reference Gap' : '参考差距'}: ${compareInsights.referenceGapSummary.pairLabel} | signal=${compareInsights.referenceGapSummary.pairSignal} | verdict=${compareInsights.referenceGapSummary.verdict} | confidence=${compareInsights.referenceGapSummary.confidence} | ${compareInsights.referenceGapSummary.analysis}` - : undefined, - compareInsights?.promptChangeSummary - ? `${language === 'en' ? 'Prompt Change Validity' : '改动有效性'}: ${compareInsights.promptChangeSummary.pairLabel} | signal=${compareInsights.promptChangeSummary.pairSignal} | verdict=${compareInsights.promptChangeSummary.verdict} | confidence=${compareInsights.promptChangeSummary.confidence} | ${compareInsights.promptChangeSummary.analysis}` - : undefined, - compareInsights?.stabilitySummary - ? `${language === 'en' ? 'Stability' : '稳定性'}: ${compareInsights.stabilitySummary.pairLabel} | signal=${compareInsights.stabilitySummary.pairSignal} | verdict=${compareInsights.stabilitySummary.verdict} | confidence=${compareInsights.stabilitySummary.confidence} | ${compareInsights.stabilitySummary.analysis}` - : undefined, - ], - { limit: 4, maxLength: 260 } - ) - -const buildCompareSupportLines = ( - compareInsights: CompareInsightRecord | undefined, -): string[] => - collectUniqueLines( - [ - ...(compareInsights?.pairHighlights || []).map(( - highlight: CompareInsightRecord['pairHighlights'][number], - index: number, - ) => - `${index + 1}. ${highlight.pairLabel} | signal=${highlight.pairSignal} | verdict=${highlight.verdict} | confidence=${highlight.confidence} | ${highlight.analysis}` - ), - ...(compareInsights?.evidenceHighlights || []), - ], - { limit: 4, maxLength: 240 } - ) - -const formatCompareConflictSignal = ( - signal: CompareConflictSignal, - language: RewriteLanguage, -): string => { - switch (signal) { - case 'improvementNotSupportedOnReference': - return language === 'en' - ? 'The target improved over baseline, but the same prompt change is not supported on the reference side.' - : 'Target 相比 baseline 有进步，但同一类 prompt 改动在 reference 侧并未得到支持。' - case 'improvementUnstableAcrossReplicas': - return language === 'en' - ? 'The target improved in one comparison, but replica evidence suggests the gain may be unstable.' - : 'Target 在单组比较里有进步，但 replica 证据提示该收益可能不稳定。' - case 'regressionOutweighsCosmeticGains': - return language === 'en' - ? 'Regression against the baseline should outweigh cosmetic improvements elsewhere.' - : '相对 baseline 的回退应优先于其他表面优化。' - case 'sampleOverfitRiskVisible': - return language === 'en' - ? 'When reusable gains and sample-fitting gains coexist, prefer conservative conclusions and keep the overfit risk visible.' - : '如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。' - default: - return signal - } -} - -const buildCompareConflictLines = ( - compareInsights: CompareInsightRecord | undefined, - language: RewriteLanguage, -): string[] => - collectUniqueLines( - (compareInsights?.conflictSignals || []).map((signal) => - formatCompareConflictSignal(signal, language) - ), - { limit: 4, maxLength: 260 } - ) - -const buildRewriteTargetLines = ( - result: EvaluationResponse, - language: RewriteLanguage, -): string[] => - collectUniqueLines( - [ - result.summary - ? `${language === 'en' ? 'Overall' : '总评'}: ${result.summary}` - : undefined, - ...(result.improvements || []).map((line) => - `${language === 'en' ? 'Priority' : '优先项'}: ${line}` - ), - ], - { limit: 6, maxLength: 240 } - ) - -export const normalizeRewriteLocaleLanguage = ( - locale: string | undefined, -): RewriteLanguage => locale?.toLowerCase().startsWith('en') ? 'en' : 'zh' - -export const buildRewriteFromEvaluationInput = ( - payload: { result: EvaluationResponse; type: EvaluationType }, - language: RewriteLanguage = 'zh', -): string => { - const { result, type } = payload - const metadata = getCompareEvaluationMetadata(result) || undefined - const compareInsights = metadata?.compareInsights - const stopSignals = (getCompareStopSignals(result) ?? undefined) as CompareStopSignals | undefined - const scoreLines = buildDimensionLines(result) - const rewriteTargetLines = buildRewriteTargetLines(result, language) - const patchPlanLines = collectUniqueLines(buildPatchPlanLines(result.patchPlan), { - limit: 4, - maxLength: 260, - }) - const focusSummaryLines = buildCompareFocusSummaryLines(compareInsights, language) - const supportEvidenceLines = buildCompareSupportLines(compareInsights) - const conflictLines = buildCompareConflictLines(compareInsights, language) - const learnableSignalLines = collectUniqueLines(compareInsights?.learnableSignals || [], { - limit: 5, - maxLength: 220, - }) - const overfitWarningLines = collectUniqueLines(compareInsights?.overfitWarnings || [], { - limit: 5, - maxLength: 220, - }) - const stopSignalLines = collectUniqueLines(buildStopSignalLines(stopSignals), { - limit: 6, - maxLength: 220, - }) - - const typeLabel = language === 'en' - ? { - result: 'Single Result Evaluation', - compare: 'Compare Evaluation', - 'prompt-only': 'Prompt Design Analysis', - 'prompt-iterate': 'Prompt Iterate Analysis', - }[type] - : { - result: '单结果评估', - compare: '对比评估', - 'prompt-only': '提示词分析', - 'prompt-iterate': '迭代分析', - }[type] - - const sections: string[] = language === 'en' - ? [ - 'Rewrite the current workspace prompt into a full new version based only on the compressed evaluation below.', - 'Requirements:', - '1. Preserve the original prompt\'s core objective, hard constraints, and required boundaries unless the evaluation clearly shows they are harmful.', - '2. Prioritize reusable improvements that should generalize across different inputs.', - '3. Do not add rules that only fit the current sample, current output details, or one-off artifacts.', - '4. If a suggestion looks sample-specific, weaken it, generalize it, or discard it.', - '5. Output only the rewritten full prompt without explanations.', - '6. When compare-specific sections overlap, trust the focused findings and stop signals over lower-level evidence excerpts.', - '', - `Evaluation Type: ${typeLabel}`, - `Overall Score: ${result.score?.overall ?? 'N/A'}`, - ] - : [ - '请只根据下面这份“已经过滤压缩后的评估结果”，把当前工作区提示词直接重写成一个完整的新版本。', - '要求：', - '1. 保留原提示词的核心目标、硬约束和必要边界，除非评估明确表明这些内容本身有问题。', - '2. 优先吸收可复用、跨输入也应成立的改进，不要为了当前样例、当前输出细节或一次性现象过拟合。', - '3. 如果某条建议明显依赖当前样例，应主动将其泛化、弱化或舍弃。', - '4. 不要自行发明新的测试证据，只能基于下面这份压缩评估结论来改写。', - '5. 只输出重写后的完整提示词，不要额外解释。', - '6. 如果 compare 相关条目之间有重叠，优先相信聚合焦点结论和停止信号，再参考较底层的证据摘录。', - '', - `评估类型：${typeLabel}`, - `总分：${result.score?.overall ?? 'N/A'}`, - ] - - if (scoreLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Dimension Scores:' : '维度分数：', - ...scoreLines.map((line) => `- ${line}`), - ) - } - - if (rewriteTargetLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Core Rewrite Targets:' : '核心改写目标：', - ...rewriteTargetLines.map((line) => `- ${line}`), - ) - } - - if (patchPlanLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Patch Anchors:' : '修复锚点：', - ...patchPlanLines.map((line) => `- ${line}`), - ) - } - - if (focusSummaryLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Focused Compare Findings:' : '聚合焦点结论：', - ...focusSummaryLines.map((line) => `- ${line}`), - ) - } - - if (stopSignalLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Compare Decision Snapshot:' : '对比决策快照：', - ...stopSignalLines.map((line) => `- ${line}`), - ) - } - - if (conflictLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Conflict Checks:' : '冲突检查：', - ...conflictLines.map((line) => `- ${line}`), - ) - } - - if (learnableSignalLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Keep / Learn Signals:' : '保留 / 学习信号：', - ...learnableSignalLines.map((line) => `- ${line}`), - ) - } - - if (overfitWarningLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Signals To Filter Out:' : '需要过滤的信号：', - ...overfitWarningLines.map((line) => `- ${line}`), - ) - } - - if (supportEvidenceLines.length) { - sections.push( - '', - language === 'en' ? 'Supporting Evidence Anchors:' : '辅助证据锚点：', - ...supportEvidenceLines.map((line: string) => `- ${line}`), - ) - } - - if (type === 'result') { - sections.push( - '', - language === 'en' - ? 'This evidence comes from a single execution snapshot. Fix stable prompt issues, but do not overreact to one-off output noise.' - : '这份证据来自单次执行快照。请修复稳定的提示词问题，但不要对一次性输出噪声反应过度。' - ) - } - - if (type === 'prompt-only' || type === 'prompt-iterate') { - sections.push( - '', - language === 'en' - ? 'This is design-only analysis without execution output. Improve clarity, structure, and robustness rather than assuming result quality issues.' - : '这是一份不含执行输出的设计态分析。请优先提升目标清晰度、结构性和稳健性，不要虚构执行层问题。' - ) - } - - if (type === 'compare') { - sections.push( - '', - language === 'en' - ? 'Trust the compare insights above as the already-compressed evidence source. Learn stable structure from stronger comparisons, but reject sample-fitting rules.' - : '请把上面的对比洞察视为已经压缩后的可信证据来源。优先学习更强结果背后的稳定结构策略，同时拒绝样例拟合型规则。' - ) - } - - return sections.join('\n').trim() -} diff --git a/packages/ui/src/composables/prompt/useEvaluationHandler.ts b/packages/ui/src/composables/prompt/useEvaluationHandler.ts index 6ec2ab02..9ed0a548 100644 --- a/packages/ui/src/composables/prompt/useEvaluationHandler.ts +++ b/packages/ui/src/composables/prompt/useEvaluationHandler.ts @@ -11,14 +11,17 @@ import { computed, watch, type Ref, type ComputedRef } from 'vue' import { useI18n } from 'vue-i18n' import { useEvaluation, type UseEvaluationReturn, type ScoreLevel } from './useEvaluation' import type { CompareEvaluationPayload } from './compareEvaluation' +import { useToast } from '../ui/useToast' import { - buildRewriteFromEvaluationInput, + buildRewritePayload, + buildRewritePromptFromEvaluation, normalizeRewriteLocaleLanguage, -} from './rewriteFromEvaluation' +} from '@prompt-optimizer/core' import type { AppServices } from '../../types/services' import type { EvaluationType, EvaluationResponse, + EvaluationSubMode, EvaluationContentBlock, EvaluationTarget, EvaluationTestCase, @@ -253,7 +256,11 @@ const toDesignContextBlock = ( export function useEvaluationHandler( options: UseEvaluationHandlerOptions ): UseEvaluationHandlerReturn { - const { locale } = useI18n() as unknown as { locale: Ref } + const { locale, t } = useI18n() as unknown as { + locale: Ref + t: (key: string) => string + } + const toast = useToast() const { services, analysisOptimizedPrompt, @@ -486,10 +493,47 @@ export function useEvaluationHandler( return (payload: { result: EvaluationResponse; type: EvaluationType }): void => { if (!payload.result) return - const rewriteInput = buildRewriteFromEvaluationInput( - payload, - normalizeRewriteLocaleLanguage(locale.value) - ) + const compareTarget = comparePayload?.value?.target + const workspacePrompt = + payload.type === 'compare' + ? compareTarget?.workspacePrompt || analysisOptimizedPrompt.value || '' + : analysisOptimizedPrompt.value || '' + const referencePrompt = + payload.type === 'compare' + ? compareTarget?.referencePrompt + : undefined + const language = normalizeRewriteLocaleLanguage(locale.value) + const rewritePayload = buildRewritePayload({ + result: payload.result, + type: payload.type, + mode: { + functionMode: options.functionMode.value as 'basic' | 'pro' | 'image', + subMode: options.subMode.value as EvaluationSubMode, + }, + language, + workspacePrompt, + referencePrompt, + }) + + if ( + payload.type === 'compare' && + rewritePayload.compressedEvaluation.rewriteGuidance.recommendation === 'skip' + ) { + toast.info(t('evaluation.rewriteSkipped')) + return + } + + const rewriteInput = buildRewritePromptFromEvaluation({ + result: payload.result, + type: payload.type, + mode: { + functionMode: options.functionMode.value as 'basic' | 'pro' | 'image', + subMode: options.subMode.value as EvaluationSubMode, + }, + language, + workspacePrompt, + referencePrompt, + }) const started = promptPanelRef.value?.runIterateWithInput?.(rewriteInput) || false if (started) { diff --git a/packages/ui/src/i18n/locales/en-US.ts b/packages/ui/src/i18n/locales/en-US.ts index 5e77e8bb..0317e6fc 100644 --- a/packages/ui/src/i18n/locales/en-US.ts +++ b/packages/ui/src/i18n/locales/en-US.ts @@ -2243,6 +2243,7 @@ export default { improvements: "Improvements", applyToIterate: "Iterate", rewriteFromEvaluation: "Rewrite", + rewriteSkipped: "The evaluation recommends keeping the current prompt unchanged, so rewrite was skipped.", applySuccess: "Applying improvement...", noResult: "No evaluation result yet. Click the evaluate button to start.", viewDetails: "View Details", diff --git a/packages/ui/src/i18n/locales/zh-CN.ts b/packages/ui/src/i18n/locales/zh-CN.ts index 44df08ee..30b9b915 100644 --- a/packages/ui/src/i18n/locales/zh-CN.ts +++ b/packages/ui/src/i18n/locales/zh-CN.ts @@ -2165,6 +2165,7 @@ export default { improvements: "改进建议", applyToIterate: "迭代优化", rewriteFromEvaluation: "智能重写", + rewriteSkipped: "当前评估建议保持提示词不变，暂不发起智能重写。", applySuccess: "正在应用改进建议...", noResult: "暂无评估结果，点击评估按钮开始评估", viewDetails: "查看详情", diff --git a/packages/ui/src/i18n/locales/zh-TW.ts b/packages/ui/src/i18n/locales/zh-TW.ts index 9db64698..32fe15ae 100644 --- a/packages/ui/src/i18n/locales/zh-TW.ts +++ b/packages/ui/src/i18n/locales/zh-TW.ts @@ -2145,6 +2145,7 @@ export default { improvements: "改進建議", applyToIterate: "迭代優化", rewriteFromEvaluation: "智慧重寫", + rewriteSkipped: "目前評估建議保持提示詞不變，暫不發起智慧重寫。", applySuccess: "正在應用改進建議...", noResult: "暫無評估結果，點擊評估按鈕開始評估", viewDetails: "檢視詳情", diff --git a/packages/ui/src/utils/testPanelVersion.ts b/packages/ui/src/utils/testPanelVersion.ts index 7ac92e42..37d647d1 100644 --- a/packages/ui/src/utils/testPanelVersion.ts +++ b/packages/ui/src/utils/testPanelVersion.ts @@ -1,3 +1,5 @@ +import type { SelectOption } from 'naive-ui' + export type DynamicTestPanelVersionValue = 'workspace' | 'previous' | 0 | number export interface TestPanelVersionEntryLike { @@ -10,7 +12,7 @@ export interface TestPanelVersionLabels { original: string } -export interface TestPanelVersionOption { +export interface TestPanelVersionOption extends SelectOption { label: string fullLabel: string value: DynamicTestPanelVersionValue diff --git a/packages/ui/tests/unit/composables/rewriteFromEvaluation.spec.ts b/packages/ui/tests/unit/composables/rewriteFromEvaluation.spec.ts deleted file mode 100644 index affe2e0d..00000000 --- a/packages/ui/tests/unit/composables/rewriteFromEvaluation.spec.ts +++ /dev/null @@ -1,142 +0,0 @@ -import { describe, expect, it } from 'vitest' -import type { - EvaluationResponse, - EvaluationType, -} from '@prompt-optimizer/core' -import { - buildRewriteFromEvaluationInput, - normalizeRewriteLocaleLanguage, -} from '../../../src/composables/prompt/rewriteFromEvaluation' - -const createEvaluationResponse = ( - overall: number, - type: EvaluationType = 'result' -): EvaluationResponse => ({ - type, - score: { - overall, - dimensions: [ - { - key: 'overall', - label: 'Overall', - score: overall, - }, - ], - }, - improvements: [], - summary: `score-${overall}`, - patchPlan: [], -}) - -describe('rewriteFromEvaluation', () => { - it('builds a deduplicated compare rewrite brief in Chinese', () => { - const input = buildRewriteFromEvaluationInput({ - type: 'compare', - result: { - ...createEvaluationResponse(88, 'compare'), - summary: '当前版本比上一版本更稳定，但和参考模型相比还有轻微格式差距。', - improvements: [ - '把输出结构约束写得更前置，并明确结尾不要附加解释。', - '把输出结构约束写得更前置，并明确结尾不要附加解释。', - ], - patchPlan: [ - { - op: 'replace', - instruction: '将输出格式要求前置，并保留禁止附加说明的边界。', - oldText: '请回答问题。', - newText: '请先按固定结构回答，并且不要附加解释。', - }, - ], - metadata: { - compareStopSignals: { - targetVsBaseline: 'improved', - targetVsReferenceGap: 'minor', - improvementHeadroom: 'low', - overfitRisk: 'medium', - stopRecommendation: 'continue', - stopReasons: ['still trailing the reference on format consistency'], - }, - compareInsights: { - progressSummary: { - pairKey: 'target-vs-baseline', - pairType: 'targetBaseline', - pairLabel: 'Target vs Previous', - pairSignal: 'improved', - verdict: 'left-better', - confidence: 'high', - analysis: '当前版本结构更清晰，漏项更少。', - }, - pairHighlights: [ - { - pairKey: 'target-vs-baseline', - pairType: 'targetBaseline', - pairLabel: 'Target vs Previous', - pairSignal: 'improved', - verdict: 'left-better', - confidence: 'high', - analysis: '当前版本结构更清晰，漏项更少。', - }, - ], - learnableSignals: [ - '保留显式步骤结构。', - '保留显式步骤结构。', - ], - overfitWarnings: [ - '不要为了这条样例单独添加领域规则。', - '不要为了这条样例单独添加领域规则。', - ], - conflictSignals: [ - 'sampleOverfitRiskVisible', - ], - }, - }, - }, - }) - - expect(input).toContain('已经过滤压缩后的评估结果') - expect(input).toContain('评估类型：对比评估') - expect(input).toContain('核心改写目标：') - expect(input).toContain('聚合焦点结论：') - expect(input).toContain('对比决策快照：') - expect(input).toContain('冲突检查：') - expect(input).toContain('进步判断: Target vs Previous') - expect(input).toContain('保留 / 学习信号：') - expect(input).toContain('需要过滤的信号：') - expect(input).toContain('如果“可复用收益”和“样例贴合收益”并存，应优先采用保守结论，并保持过拟合风险可见。') - expect(input).toContain('不要为了这条样例单独添加领域规则。') - expect(input).toContain('辅助证据锚点：') - expect(input).toContain('targetVsBaseline=improved') - expect(input).toContain('请把上面的对比洞察视为已经压缩后的可信证据来源') - expect(input.match(/保留显式步骤结构。/g)?.length).toBe(1) - expect(input.match(/不要为了这条样例单独添加领域规则。/g)?.length).toBe(1) - }) - - it('emits English rewrite guidance for design-only analysis', () => { - const input = buildRewriteFromEvaluationInput( - { - type: 'prompt-only', - result: { - ...createEvaluationResponse(76, 'prompt-only'), - summary: 'The prompt intent is clear, but the response boundary is still loose.', - improvements: [ - 'Move the output format requirement earlier.', - ], - }, - }, - 'en' - ) - - expect(input).toContain('Rewrite the current workspace prompt into a full new version') - expect(input).toContain('Evaluation Type: Prompt Design Analysis') - expect(input).toContain('Core Rewrite Targets:') - expect(input).toContain('Priority: Move the output format requirement earlier.') - expect(input).toContain('This is design-only analysis without execution output.') - }) - - it('normalizes locale into supported rewrite languages', () => { - expect(normalizeRewriteLocaleLanguage('en-US')).toBe('en') - expect(normalizeRewriteLocaleLanguage('EN')).toBe('en') - expect(normalizeRewriteLocaleLanguage('zh-CN')).toBe('zh') - expect(normalizeRewriteLocaleLanguage(undefined)).toBe('zh') - }) -}) diff --git a/packages/ui/tests/unit/composables/useEvaluationHandler.spec.ts b/packages/ui/tests/unit/composables/useEvaluationHandler.spec.ts index b4036d1c..12d64e80 100644 --- a/packages/ui/tests/unit/composables/useEvaluationHandler.spec.ts +++ b/packages/ui/tests/unit/composables/useEvaluationHandler.spec.ts @@ -1,4 +1,4 @@ -import { describe, it, expect, vi } from 'vitest' +import { beforeEach, describe, it, expect, vi } from 'vitest' import { computed, nextTick, reactive, ref } from 'vue' import { useEvaluationHandler } from '../../../src/composables/prompt/useEvaluationHandler' import type { @@ -14,6 +14,27 @@ import type { ProEvaluationContext, ResultEvaluationRequest, } from '@prompt-optimizer/core' +import { buildRewritePayload, buildRewritePromptFromEvaluation } from '@prompt-optimizer/core' + +const toast = { + info: vi.fn(), +} + +vi.mock('@prompt-optimizer/core', () => ({ + buildRewritePayload: vi.fn(() => ({ + compressedEvaluation: { + rewriteGuidance: { + recommendation: 'rewrite', + }, + }, + })), + buildRewritePromptFromEvaluation: vi.fn(() => 'mock rewrite input'), + normalizeRewriteLocaleLanguage: vi.fn(() => 'zh'), +})) + +vi.mock('../../../src/composables/ui/useToast', () => ({ + useToast: () => toast, +})) vi.mock('vue-i18n', async (importOriginal) => { const actual = await importOriginal() @@ -21,6 +42,7 @@ vi.mock('vue-i18n', async (importOriginal) => { ...actual, useI18n: () => ({ locale: { value: 'zh-CN' }, + t: (key: string) => key, }), } }) @@ -237,6 +259,10 @@ const createResultTarget = (overrides: Partial = {}) => }) describe('useEvaluationHandler', () => { + beforeEach(() => { + toast.info.mockReset() + }) + it('routes result, compare, and prompt analysis requests with the right context', async () => { const analysisContext: ProEvaluationContext = { variables: [{ name: 'schemaOnly', source: 'temporary' }], @@ -856,6 +882,14 @@ describe('useEvaluationHandler', () => { evaluationModelKey: ref('eval-model'), functionMode: ref('basic'), subMode: ref('system'), + comparePayload: ref({ + target: { + workspacePrompt: 'Workspace prompt from compare target', + referencePrompt: 'Previous prompt from compare target', + }, + testCases: [], + snapshots: [], + }), externalEvaluation: mockEvaluation, }) @@ -920,7 +954,20 @@ describe('useEvaluationHandler', () => { }) expect(runIterateWithInput).toHaveBeenCalledTimes(1) - + expect(buildRewritePayload).toHaveBeenCalledWith( + expect.objectContaining({ + type: 'compare', + workspacePrompt: 'Workspace prompt from compare target', + referencePrompt: 'Previous prompt from compare target', + }), + ) + expect(buildRewritePromptFromEvaluation).toHaveBeenCalledWith( + expect.objectContaining({ + type: 'compare', + workspacePrompt: 'Workspace prompt from compare target', + referencePrompt: 'Previous prompt from compare target', + }), + ) expect(runIterateWithInput).toHaveBeenCalledWith(expect.any(String)) expect(mockEvaluation.closePanel).toHaveBeenCalledTimes(1) }) @@ -951,4 +998,53 @@ describe('useEvaluationHandler', () => { expect(runIterateWithInput).toHaveBeenCalledTimes(1) expect(mockEvaluation.closePanel).not.toHaveBeenCalled() }) + + it('short-circuits compare direct rewrite when rewrite guidance recommends skip', () => { + const payloadCallCountBefore = vi.mocked(buildRewritePayload).mock.calls.length + const promptCallCountBefore = vi.mocked(buildRewritePromptFromEvaluation).mock.calls.length + + vi.mocked(buildRewritePayload).mockReturnValueOnce({ + compressedEvaluation: { + rewriteGuidance: { + recommendation: 'skip', + }, + }, + } as ReturnType) + + const mockEvaluation = createMockEvaluation() + const runIterateWithInput = vi.fn(() => true) + const promptPanelRef = ref({ + runIterateWithInput, + }) + + const handler = useEvaluationHandler({ + services: ref(null), + analysisOptimizedPrompt: ref('Prompt'), + evaluationModelKey: ref('eval-model'), + functionMode: ref('basic'), + subMode: ref('system'), + comparePayload: ref({ + target: { + workspacePrompt: 'Workspace prompt from compare target', + referencePrompt: 'Previous prompt from compare target', + }, + testCases: [], + snapshots: [], + }), + externalEvaluation: mockEvaluation, + }) + + const rewriteFromEvaluation = handler.createRewriteFromEvaluationHandler(promptPanelRef) + + rewriteFromEvaluation({ + type: 'compare', + result: createEvaluationResponse(82, 'compare'), + }) + + expect(vi.mocked(buildRewritePayload).mock.calls.length).toBe(payloadCallCountBefore + 1) + expect(vi.mocked(buildRewritePromptFromEvaluation).mock.calls.length).toBe(promptCallCountBefore) + expect(runIterateWithInput).not.toHaveBeenCalled() + expect(mockEvaluation.closePanel).not.toHaveBeenCalled() + expect(toast.info).toHaveBeenCalledWith('evaluation.rewriteSkipped') + }) }) diff --git a/scripts/run-structured-compare-calibration.mjs b/scripts/run-structured-compare-calibration.mjs new file mode 100644 index 00000000..da14a39d --- /dev/null +++ b/scripts/run-structured-compare-calibration.mjs @@ -0,0 +1,1488 @@ +import fs from 'node:fs/promises'; +import path from 'node:path'; +import { fileURLToPath } from 'node:url'; +import dotenv from 'dotenv'; +import { + MemoryStorageProvider, + createPreferenceService, + createTemplateLanguageService, + createTemplateManager, + createModelManager, + createLLMService, + createEvaluationService, + buildRewritePayload, + buildRewritePromptFromEvaluation, +} from '../packages/core/dist/index.js'; + +const ROOT_DIR = path.resolve(path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url)), '..'); +const OUTPUT_ROOT = path.join( + ROOT_DIR, + 'docs', + 'workspace', + 'compare-evaluation-analysis', + 'structured-compare-calibration', + 'latest', +); + +dotenv.config({ path: path.join(ROOT_DIR, '.env.local') }); + +const nowIso = new Date().toISOString(); +const CALIBRATION_TIMEOUT_MS = 180000; +const CALIBRATION_MAX_RETRIES = 3; + +function isRetryableCalibrationError(error) { + const message = error instanceof Error ? error.message : String(error || ''); + return ( + message.includes('Socket timeout') || + message.includes('ERR_SOCKET_TIMEOUT') || + message.includes('ETIMEDOUT') || + message.includes('ECONNRESET') || + message.includes('429') || + message.includes('502') || + message.includes('503') + ); +} + +async function sleep(ms) { + return new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, ms)); +} + +const LIVE_BASIC_SYSTEM_CASE = { + id: 'live-basic-system-boundary-control', + kind: 'live', + title: '真实模型: basic-system 边界控制改动', + description: + '使用真实 target/teacher 执行 4 个快照，检验 structured compare 是否能识别“更强边界约束”带来的真实收益，而不是只看表面措辞变化。', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + evaluatorModelKey: 'deepseek', + rewriteModelKey: 'deepseek', + targetModelKey: 'custom', + teacherModelKey: 'deepseek', + focus: + '优先判断改动是否真正减少了额外解释、格式边界滑移和输出结构不稳定，而不是只看表面完整度。', + previousPrompt: [ + '你是一个严格的数据抽取助手。', + '阅读用户输入，输出一个 JSON 对象，包含以下字段：', + '- audience: string | null', + '- pain_points: string[]', + '- tone: string | null', + '要求：只返回 JSON。', + ].join('\n'), + workspacePrompt: [ + '你是一个严格的数据抽取助手。', + '你的任务是阅读用户输入，并输出一个且仅一个 JSON 对象。', + 'JSON schema 必须为：', + '{"audience": string|null, "pain_points": string[], "tone": string|null}', + '规则：', + '1. 只输出 JSON 对象，不要输出 Markdown、解释、前后缀或代码块。', + '2. pain_points 只保留用户明确提到的问题，不要脑补。', + '3. 缺失信息时 audience 和 tone 用 null，pain_points 用 []。', + '4. 键名必须完全使用 audience、pain_points、tone。', + ].join('\n'), + userInput: + '我在做一个给独立设计师用的合同管理工具，语气希望专业可信。现在最大的问题是版本混乱和客户确认来回很慢。请先解释你的判断依据，再给出结果。', +}; + +const SYNTHETIC_CASES = [ + { + id: 'synthetic-medical-latent-trigger-overfit', + kind: 'synthetic', + title: '合成样本: 医疗分诊里的隐性触发过拟合', + description: + 'workspace prompt 针对当前样例里的“胸口发紧 + 上楼更明显”加入了硬编码动作，看起来更果断，但 reference 侧并不支持这条触发规则。这个样本用于观察系统是否能把“样例贴合收益”与“可复用改进”区分开。', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + evaluatorModelKey: 'deepseek', + rewriteModelKey: 'deepseek', + focus: + '如果新规则只是在当前病例上更像“对题作答”，而不是更稳的分诊策略，应保留高风险或 review 结论，而不是盲目判为进步。', + targetWorkspacePrompt: [ + '你是医疗分诊建议助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。', + '特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。', + '不要添加解释或免责声明。', + ].join('\n'), + targetPreviousPrompt: [ + '你是医疗分诊建议助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。', + '基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。', + '不要添加解释或免责声明。', + ].join('\n'), + testCases: [ + { + id: 'tc-1', + input: { + kind: 'text', + label: '分诊输入', + content: + '最近三天我一爬楼梯就胸口发紧，还会气短，休息十分钟会缓一些。请帮我判断现在该怎么处理。', + }, + }, + ], + snapshots: [ + { + id: 'a', + label: 'A', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Workspace' }, + promptText: [ + '你是医疗分诊建议助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。', + '特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。', + '不要添加解释或免责声明。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + urgency: 'high', + next_step: '立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品。', + warning_signs: ['胸口发紧', '活动后加重', '气短'], + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'workspace', + }, + { + id: 'b', + label: 'B', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 7, label: 'Previous' }, + promptText: [ + '你是医疗分诊建议助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。', + '基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。', + '不要添加解释或免责声明。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + urgency: 'high', + next_step: '今天尽快去线下急诊或胸痛门诊评估；若症状持续或加重，立即就医。', + warning_signs: ['胸口发紧', '活动后加重', '气短'], + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'v7', + }, + { + id: 'c', + label: 'C', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Teacher Workspace' }, + promptText: [ + '你是医疗分诊建议助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。', + '特别规则：只要用户同时提到“胸口发紧”和“上楼更明显”，next_step 必须写“立即去急诊，并停止所有含咖啡因饮品”。', + '不要添加解释或免责声明。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + urgency: 'high', + next_step: '尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。', + warning_signs: ['胸口发紧', '活动后加重', '气短'], + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-workspace', + }, + { + id: 'd', + label: 'D', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 7, label: 'Teacher Previous' }, + promptText: [ + '你是医疗分诊建议助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段必须为 urgency, next_step, warning_signs。', + '基于用户已提供的信息给出谨慎、可执行的线下就医建议，不要硬编码样例词触发器。', + '不要添加解释或免责声明。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + urgency: 'high', + next_step: '尽快去线下急诊评估胸闷和活动后气短，不要继续拖延。', + warning_signs: ['胸口发紧', '活动后加重', '气短'], + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-v7', + }, + ], + compareHints: { + mode: 'structured', + snapshotRoles: { + a: 'target', + b: 'baseline', + c: 'reference', + d: 'referenceBaseline', + }, + hasSharedTestCases: true, + hasSamePromptSnapshots: true, + hasCrossModelComparison: true, + }, + expected: { + stopSignals: { + overfitRisk: ['high'], + stopRecommendation: ['review'], + }, + pairSignals: { + targetBaseline: ['flat', 'improved'], + referenceBaseline: ['unsupported'], + }, + conflictSignals: ['improvementNotSupportedOnReference'], + }, + }, + { + id: 'synthetic-ecommerce-schema-no-model-worship', + kind: 'synthetic', + title: '合成样本: 电商抽取里不能因为 teacher 更会写就忽略 schema', + description: + 'workspace prompt 把既有商品抽取 contract 改成了新字段和外层 wrapper，teacher 输出也更像“高质量总结”。这个样本用于校验 compare 是否会坚持 schema/contract 优先，而不是因为 reference 更流畅就放过漂移。', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + evaluatorModelKey: 'deepseek', + rewriteModelKey: 'deepseek', + focus: + '即便 reference 看上去更完整、更自然，只要 prompt 改动造成字段名或外层结构变化，就应把 target 相对 baseline 判为回退。', + targetWorkspacePrompt: [ + '你是电商商品信息抽取助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。', + '为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。', + '不要解释。', + ].join('\n'), + targetPreviousPrompt: [ + '你是电商商品信息抽取助手。', + '只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。', + '不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。', + ].join('\n'), + testCases: [ + { + id: 'tc-1', + input: { + kind: 'text', + label: '商品文案', + content: + '便携手冲咖啡壶，容量 600ml，适合露营和办公室使用，主打双层不锈钢保温，注意不支持电磁炉直火加热。', + }, + }, + ], + snapshots: [ + { + id: 'a', + label: 'A', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Workspace' }, + promptText: [ + '你是电商商品信息抽取助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。', + '为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。', + '不要解释。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + payload: { + product_name: '便携手冲咖啡壶', + buyer_highlights: ['600ml 容量', '适合露营和办公室', '双层不锈钢保温'], + cautions: ['不支持电磁炉直火加热'], + }, + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'workspace', + }, + { + id: 'b', + label: 'B', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 4, label: 'Previous' }, + promptText: [ + '你是电商商品信息抽取助手。', + '只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。', + '不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + title: '便携手冲咖啡壶', + selling_points: ['600ml 容量', '适合露营和办公室', '双层不锈钢保温'], + cautions: ['不支持电磁炉直火加热'], + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'v4', + }, + { + id: 'c', + label: 'C', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Teacher Workspace' }, + promptText: [ + '你是电商商品信息抽取助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段改为 product_name, buyer_highlights, cautions。', + '为了后续扩展，把三个字段统一包在 payload 里。', + '不要解释。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + payload: { + product_name: '便携手冲咖啡壶', + buyer_highlights: [ + '双场景使用：露营与办公室', + '600ml 大容量', + '双层不锈钢保温更稳', + ], + cautions: ['不支持电磁炉直火加热'], + }, + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-workspace', + }, + { + id: 'd', + label: 'D', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 4, label: 'Teacher Previous' }, + promptText: [ + '你是电商商品信息抽取助手。', + '只输出 JSON 对象，字段必须为 title, selling_points, cautions。', + '不要改字段名，不要添加外层包裹对象，不要解释。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + title: '便携手冲咖啡壶', + selling_points: ['600ml 容量', '适合露营和办公室', '双层不锈钢保温'], + cautions: ['不支持电磁炉直火加热'], + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-v4', + }, + ], + compareHints: { + mode: 'structured', + snapshotRoles: { + a: 'target', + b: 'baseline', + c: 'reference', + d: 'referenceBaseline', + }, + hasSharedTestCases: true, + hasSamePromptSnapshots: true, + hasCrossModelComparison: true, + }, + expected: { + stopSignals: { + targetVsBaseline: ['regressed'], + stopRecommendation: ['review'], + }, + pairSignals: { + targetBaseline: ['regressed'], + targetReference: ['none', 'minor'], + referenceBaseline: ['unsupported'], + }, + conflictSignals: ['regressionOutweighsCosmeticGains'], + }, + }, + { + id: 'synthetic-legal-flat-not-unclear', + kind: 'synthetic', + title: '合成样本: 法务风险摘要应该判 flat 而不是 unclear', + description: + 'workspace prompt 只把表达风格改得更口语化，但目标输出与 previous 在风险结论和行动建议上没有实质变化。这个样本用于观察 judge 是否能稳定给出 flat，而不是因为措辞不同就退回 unclear。', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + evaluatorModelKey: 'deepseek', + rewriteModelKey: 'deepseek', + focus: + '当两个版本在核心结论、风险点和动作建议上等价时，应更倾向于 flat，而不是把风格差异误判成信息不足。', + targetWorkspacePrompt: [ + '你是法务风险摘要助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。', + '用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。', + '不要添加解释。', + ].join('\n'), + targetPreviousPrompt: [ + '你是法务风险摘要助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。', + '保持客观、精炼。', + '不要添加解释。', + ].join('\n'), + testCases: [ + { + id: 'tc-1', + input: { + kind: 'text', + label: '合同片段', + content: + '合作协议约定平台可单方修改结算周期，并在未通知的情况下暂停服务；违约责任仅约束供应商，不约束平台。', + }, + }, + ], + snapshots: [ + { + id: 'a', + label: 'A', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Workspace' }, + promptText: [ + '你是法务风险摘要助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。', + '用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。', + '不要添加解释。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + risk_level: 'high', + core_risks: ['平台可单方改结算周期', '平台可未通知暂停服务', '违约责任明显失衡'], + recommended_action: '要求补充通知义务、限制单方变更范围，并补齐平台违约责任。', + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'workspace', + }, + { + id: 'b', + label: 'B', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 6, label: 'Previous' }, + promptText: [ + '你是法务风险摘要助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。', + '保持客观、精炼。', + '不要添加解释。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + risk_level: 'high', + core_risks: ['平台可单方调整结算周期', '平台可在未通知情况下暂停服务', '违约责任分配失衡'], + recommended_action: '建议增加通知义务、限制单方修改权限，并要求平台承担对等违约责任。', + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'v6', + }, + { + id: 'c', + label: 'C', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Teacher Workspace' }, + promptText: [ + '你是法务风险摘要助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。', + '用更简洁、偏业务同学可读的中文表达。', + '不要添加解释。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + risk_level: 'high', + core_risks: ['平台可单方改结算周期', '平台可未通知暂停服务', '违约责任缺乏对等性'], + recommended_action: '要求把通知义务、变更边界和平台违约责任补齐后再推进。', + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-workspace', + }, + { + id: 'd', + label: 'D', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 6, label: 'Teacher Previous' }, + promptText: [ + '你是法务风险摘要助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 risk_level, core_risks, recommended_action。', + '保持客观、精炼。', + '不要添加解释。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + risk_level: 'high', + core_risks: ['平台可单方调整结算周期', '平台可在未通知情况下暂停服务', '违约责任缺乏对等性'], + recommended_action: '建议补充通知义务、限制单方变更，并增加平台违约责任。', + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-v6', + }, + ], + compareHints: { + mode: 'structured', + snapshotRoles: { + a: 'target', + b: 'baseline', + c: 'reference', + d: 'referenceBaseline', + }, + hasSharedTestCases: true, + hasSamePromptSnapshots: true, + hasCrossModelComparison: true, + }, + expected: { + stopSignals: { + targetVsBaseline: ['flat'], + }, + pairSignals: { + targetBaseline: ['flat'], + referenceBaseline: ['supported', 'mixed'], + }, + }, + }, + { + id: 'synthetic-teaching-overfit-regression', + kind: 'synthetic', + title: '合成样本: 教学讲解里的样例口诀导致回退', + description: + 'workspace prompt 为当前题目硬塞了特定口诀和固定讲法，导致输出只贴当前样例，不再给出通用原理。这个样本用于校验系统能否识别“看似更像老师在说话，实际更窄更脆弱”的回退。', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + evaluatorModelKey: 'deepseek', + rewriteModelKey: 'deepseek', + focus: + '如果工作区版本为了当前题目显得更顺口，却牺牲了可迁移的通用解释结构，应把它判为 regressed，并暴露较高过拟合风险。', + targetWorkspacePrompt: [ + '你是数学讲解助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。', + '特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。', + '不要添加题外扩展。', + ].join('\n'), + targetPreviousPrompt: [ + '你是数学讲解助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。', + '先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。', + '不要添加题外扩展。', + ].join('\n'), + testCases: [ + { + id: 'tc-1', + input: { + kind: 'text', + label: '题目输入', + content: '请解释为什么 3/4 ÷ 1/2 = 3/2，给五年级学生听。', + }, + }, + ], + snapshots: [ + { + id: 'a', + label: 'A', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Workspace' }, + promptText: [ + '你是数学讲解助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。', + '特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。', + '不要添加题外扩展。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + explanation: + '因为半个单位能装两次，所以 3/4 里面能装 1/2 两次的一半，也就是 3/2。记住这句就行。', + key_rule: '看到 3/4 ÷ 1/2 时，直接理解成答案翻倍。', + common_mistake: '不要把 3/4 和 1/2 直接相除成 3/8。', + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'workspace', + }, + { + id: 'b', + label: 'B', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 8, label: 'Previous' }, + promptText: [ + '你是数学讲解助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。', + '先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。', + '不要添加题外扩展。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + explanation: + '除以 1/2 的意思是看 3/4 里面有几个“半个”。因为把一个数除以 1/2，等于看它能分成几个半个，所以可以改写成 3/4 × 2 = 3/2。', + key_rule: '除以一个分数，就是乘以这个分数的倒数。', + common_mistake: '不要把“除以 1/2”误算成“再除以 2”。', + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'v8', + }, + { + id: 'c', + label: 'C', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Teacher Workspace' }, + promptText: [ + '你是数学讲解助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。', + '特别规则：当题目出现“3/4 ÷ 1/2”时，直接用“半个单位能装两次，所以答案翻倍”来讲，不要再解释一般规则。', + '不要添加题外扩展。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + explanation: + '可以把 3/4 ÷ 1/2 理解成“3/4 里面有几个半个”，但仍然要告诉学生一般规则：除以 1/2 等于乘 2，所以结果是 3/2。', + key_rule: '除以一个分数，本质上是乘以它的倒数。', + common_mistake: '不要只背这个题的口诀，换别的分数就会出错。', + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-workspace', + }, + { + id: 'd', + label: 'D', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 8, label: 'Teacher Previous' }, + promptText: [ + '你是数学讲解助手。', + '输出一个 JSON 对象，字段为 explanation, key_rule, common_mistake。', + '先解释为什么“除以分数等于乘以它的倒数”，再回到题目演示。', + '不要添加题外扩展。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + explanation: + '3/4 ÷ 1/2 的意思是“3/4 里面有几个半个”。因为除以 1/2 就是乘 2，所以可以算成 3/4 × 2 = 3/2。', + key_rule: '除以一个分数，就是乘以它的倒数。', + common_mistake: '不要把“除以 1/2”误写成“乘以 1/2”。', + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-v8', + }, + ], + compareHints: { + mode: 'structured', + snapshotRoles: { + a: 'target', + b: 'baseline', + c: 'reference', + d: 'referenceBaseline', + }, + hasSharedTestCases: true, + hasSamePromptSnapshots: true, + hasCrossModelComparison: true, + }, + expected: { + stopSignals: { + targetVsBaseline: ['regressed'], + overfitRisk: ['high'], + stopRecommendation: ['review'], + }, + pairSignals: { + targetBaseline: ['regressed'], + referenceBaseline: ['unsupported'], + }, + conflictSignals: ['regressionOutweighsCosmeticGains'], + }, + }, + { + id: 'synthetic-hiring-replica-semantic-instability', + kind: 'synthetic', + title: '合成样本: 招聘筛选里 replica 语义不稳定', + description: + 'workspace prompt 在单次输出里看起来比 previous 更结构化，但同 prompt 的 replica 却给出了不同的录用结论。这个样本用于校验系统是否能识别“单次胜出但语义不稳定”的情况。', + mode: { + functionMode: 'basic', + subMode: 'system', + }, + evaluatorModelKey: 'deepseek', + rewriteModelKey: 'deepseek', + focus: + '如果工作区版本在重复执行时连录用建议都发生漂移，就算首个结果更像样，也应优先暴露稳定性问题。', + targetWorkspacePrompt: [ + '你是简历筛选总结助手。', + '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。', + 'recommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。', + 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。', + ].join('\n'), + targetPreviousPrompt: [ + '你是简历筛选总结助手。', + '输出 recommendation, strengths, risks。', + '结论尽量简洁。', + ].join('\n'), + testCases: [ + { + id: 'tc-1', + input: { + kind: 'text', + label: '候选人信息', + content: + '候选人 6 年 B2B SaaS 产品经验，做过企业权限系统和审计日志，英语一般，过去一年没有直接带人经验。岗位要求：熟悉权限/审计场景，能与海外客户沟通，优先有团队协作经验。', + }, + }, + ], + snapshots: [ + { + id: 'a', + label: 'A', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Workspace' }, + promptText: [ + '你是简历筛选总结助手。', + '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。', + 'recommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。', + 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + recommendation: 'hold', + strengths: ['有 6 年 B2B SaaS 产品经验', '做过权限系统和审计日志，和岗位高度相关'], + risks: ['英语一般，海外客户沟通能力待确认', '近期没有直接带人经验'], + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'workspace', + }, + { + id: 'b', + label: 'B', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 5, label: 'Previous' }, + promptText: [ + '你是简历筛选总结助手。', + '输出 recommendation, strengths, risks。', + '结论尽量简洁。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + recommendation: 'hold', + strengths: ['经验较匹配'], + risks: ['英语一般'], + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'v5', + }, + { + id: 'c', + label: 'C', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Teacher Workspace' }, + promptText: [ + '你是简历筛选总结助手。', + '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。', + 'recommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。', + 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + recommendation: 'hold', + strengths: ['权限系统和审计日志经验与岗位核心场景强相关', 'B2B SaaS 背景成熟'], + risks: ['英语一般，跨海外客户沟通需进一步验证', '缺少近期直接管理经验'], + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-workspace', + }, + { + id: 'd', + label: 'D', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'version', version: 5, label: 'Teacher Previous' }, + promptText: [ + '你是简历筛选总结助手。', + '输出 recommendation, strengths, risks。', + '结论尽量简洁。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + recommendation: 'hold', + strengths: ['岗位相关经验较多'], + risks: ['英语一般，管理经历偏弱'], + }), + modelKey: 'deepseek', + versionLabel: 'teacher-v5', + }, + { + id: 'e', + label: 'E', + testCaseId: 'tc-1', + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Replica' }, + promptText: [ + '你是简历筛选总结助手。', + '只输出 JSON 对象，字段为 recommendation, strengths, risks。', + 'recommendation 只能是 hire、hold、reject 之一。', + 'strengths 和 risks 都要紧扣岗位要求，避免泛泛而谈。', + ].join('\n'), + output: JSON.stringify({ + recommendation: 'hire', + strengths: ['权限系统与审计日志经验高度匹配岗位核心需求', 'B2B SaaS 背景可直接上手复杂业务'], + risks: ['英语一般，但可通过团队支持弥补', '近一年缺少直接带人经验'], + }), + modelKey: 'custom', + versionLabel: 'workspace-replica', + }, + ], + compareHints: { + mode: 'structured', + snapshotRoles: { + a: 'target', + b: 'baseline', + c: 'reference', + d: 'referenceBaseline', + e: 'replica', + }, + hasSharedTestCases: true, + hasSamePromptSnapshots: true, + hasCrossModelComparison: true, + }, + expected: { + stopSignals: { + stopRecommendation: ['review'], + }, + pairSignals: { + targetBaseline: ['improved', 'flat'], + targetReplica: ['unstable'], + }, + conflictSignals: ['improvementUnstableAcrossReplicas'], + }, + }, +]; + +function toPrettyJson(value) { + return `${JSON.stringify(value, null, 2)}\n`; +} + +function jsonFence(value) { + return `\`\`\`json\n${JSON.stringify(value, null, 2)}\n\`\`\`\n`; +} + +function textFence(value, language = '') { + return `\`\`\`${language}\n${value}\n\`\`\`\n`; +} + +async function ensureDir(target) { + await fs.mkdir(target, { recursive: true }); +} + +async function writeText(filePath, content) { + await ensureDir(path.dirname(filePath)); + await fs.writeFile(filePath, content, 'utf8'); +} + +function renderMessagesMarkdown(messages) { + return messages + .map( + (message, index) => + `### Message ${index + 1}\n- role: ${message.role}\n\n${textFence(message.content)}`, + ) + .join('\n'); +} + +function renderCallMarkdown(call, index) { + const responseBlock = call.error + ? `### Error\n${textFence(call.error)}` + : `### Response\n${textFence(call.response || '')}`; + + return [ + `## Call ${index + 1}`, + `- phase: ${call.phase}`, + `- modelKey: ${call.modelKey}`, + '', + '### Messages', + renderMessagesMarkdown(call.messages), + '', + responseBlock, + '', + ].join('\n'); +} + +const PAIR_JUDGE_PAYLOAD_MARKERS = [ + 'Pair Judge Evidence Payload (JSON):', +]; + +const SYNTHESIS_PAYLOAD_MARKERS = [ + 'Synthesis Payload (JSON):', +]; + +const REWRITE_PAYLOAD_MARKERS = [ + 'Rewrite Payload (JSON):', +]; + +function extractJsonAfterMarker(content, markers) { + const text = content || ''; + for (const marker of markers) { + const index = text.indexOf(marker); + if (index === -1) continue; + const candidate = text.slice(index + marker.length).trim(); + if (!candidate) continue; + try { + return JSON.parse(candidate); + } catch (_error) { + return null; + } + } + + return null; +} + +function collectPromptPayloadArtifacts(llmCalls) { + const pairJudgePayloads = llmCalls + .filter((call) => String(call.phase || '').startsWith('pair-judge:')) + .map((call) => { + const userMessage = call.messages?.find((message) => message.role === 'user')?.content || ''; + return { + phase: call.phase, + payload: extractJsonAfterMarker(userMessage, PAIR_JUDGE_PAYLOAD_MARKERS), + }; + }) + .filter((item) => item.payload); + + const synthesisCall = llmCalls.find( + (call) => String(call.phase || '') === 'structured-compare-synthesis' + ); + const synthesisPayload = synthesisCall + ? extractJsonAfterMarker( + synthesisCall.messages?.find((message) => message.role === 'user')?.content || '', + SYNTHESIS_PAYLOAD_MARKERS, + ) + : null; + + const rewriteCall = llmCalls.find((call) => String(call.phase || '').startsWith('rewrite:')); + const rewritePayloadFromMessage = rewriteCall + ? extractJsonAfterMarker( + rewriteCall.messages?.find((message) => message.role === 'user')?.content || '', + REWRITE_PAYLOAD_MARKERS, + ) + : null; + + return { + pairJudgePayloads, + synthesisPayload, + rewritePayloadFromMessage, + }; +} + +function summarizeCaseResult(caseConfig, response) { + const metadata = response.metadata || {}; + return { + compareMode: metadata.compareMode || null, + summary: response.summary, + score: response.score?.overall ?? null, + improvements: response.improvements || [], + stopSignals: metadata.compareStopSignals || null, + conflictSignals: metadata.compareInsights?.conflictSignals || [], + pairJudgements: + metadata.compareJudgements?.map((judgement) => ({ + pairType: judgement.pairType, + pairSignal: judgement.pairSignal, + verdict: judgement.verdict, + confidence: judgement.confidence, + })) || [], + expected: caseConfig.expected || null, + }; +} + +function evaluateExpectations(expected, response) { + if (!expected) { + return []; + } + + const metadata = response.metadata || {}; + const results = []; + const stopSignals = metadata.compareStopSignals || {}; + const pairJudgements = metadata.compareJudgements || []; + const conflictSignals = metadata.compareInsights?.conflictSignals || []; + + if (expected.stopSignals) { + for (const [key, allowed] of Object.entries(expected.stopSignals)) { + const actual = stopSignals[key]; + results.push({ + type: 'stopSignal', + key, + expected: allowed, + actual: actual ?? null, + matched: actual ? allowed.includes(actual) : false, + }); + } + } + + if (expected.pairSignals) { + for (const [pairType, allowed] of Object.entries(expected.pairSignals)) { + const actual = pairJudgements + .filter((item) => item.pairType === pairType) + .map((item) => item.pairSignal); + results.push({ + type: 'pairSignal', + key: pairType, + expected: allowed, + actual, + matched: actual.some((value) => allowed.includes(value)), + }); + } + } + + if (expected.conflictSignals) { + for (const signal of expected.conflictSignals) { + results.push({ + type: 'conflictSignal', + key: signal, + expected: [signal], + actual: conflictSignals, + matched: conflictSignals.includes(signal), + }); + } + } + + return results; +} + +function renderExpectationMarkdown(expectationResults) { + if (!expectationResults.length) { + return '无预设断言，本样本用于探索式观察。\n'; + } + + const header = '| 类型 | 键 | 期望 | 实际 | 是否命中 |\n| --- | --- | --- | --- | --- |\n'; + const rows = expectationResults + .map((item) => { + const expected = Array.isArray(item.expected) ? item.expected.join(' / ') : String(item.expected); + const actual = Array.isArray(item.actual) ? item.actual.join(' / ') : String(item.actual); + return `| ${item.type} | ${item.key} | ${expected} | ${actual} | ${item.matched ? 'yes' : 'no'} |`; + }) + .join('\n'); + + return `${header}${rows}\n`; +} + +function renderScenarioMarkdown(caseConfig) { + return [ + `# ${caseConfig.title}`, + '', + `- caseId: ${caseConfig.id}`, + `- kind: ${caseConfig.kind}`, + '', + caseConfig.description, + '', + '## Focus', + '', + caseConfig.focus || '无', + '', + ].join('\n'); +} + +function createLoggedLLMService(baseLLMService) { + const calls = []; + let currentPhase = 'idle'; + + const detectEvaluationPhase = (messages) => { + const systemContent = messages?.[0]?.content || ''; + const userContent = messages?.[1]?.content || ''; + + if (systemContent.includes('Structured_Compare_Pair_Judge') || systemContent.includes('结构化对比成对判断专家')) { + const pairMatch = + userContent.match(/Pair Key[:：]\s*([^\n]+)/) || + userContent.match(/Pair Key：\s*([^\n]+)/) || + userContent.match(/"pairKey"\s*:\s*"([^"]+)"/); + return `pair-judge:${pairMatch?.[1]?.trim() || 'unknown'}`; + } + + if ( + systemContent.includes('structured compare synthesizer') || + systemContent.includes('结构化对比综合专家') + ) { + return 'structured-compare-synthesis'; + } + + return currentPhase; + }; + + const logged = { + async sendMessage(messages, modelKey) { + const phase = detectEvaluationPhase(messages); + const entry = { + phase, + modelKey, + attempts: [], + messages: messages.map((item) => ({ + role: item.role, + content: item.content, + })), + }; + + for (let attempt = 1; attempt <= CALIBRATION_MAX_RETRIES; attempt += 1) { + try { + const response = await baseLLMService.sendMessage(messages, modelKey); + entry.response = response; + entry.retryCount = attempt - 1; + calls.push(entry); + return response; + } catch (error) { + const errorMessage = error instanceof Error ? error.message : String(error); + entry.attempts.push({ + attempt, + error: errorMessage, + }); + + if (attempt >= CALIBRATION_MAX_RETRIES || !isRetryableCalibrationError(error)) { + entry.error = errorMessage; + entry.retryCount = attempt - 1; + calls.push(entry); + throw error; + } + + await sleep(attempt * 3000); + } + } + }, + async sendMessageStream(messages, modelKey, callbacks) { + return baseLLMService.sendMessageStream(messages, modelKey, callbacks); + }, + async withPhase(phase, fn) { + const previous = currentPhase; + currentPhase = phase; + try { + return await fn(); + } finally { + currentPhase = previous; + } + }, + getCalls() { + return calls.slice(); + }, + clearCalls() { + calls.length = 0; + }, + }; + + return logged; +} + +async function createServices() { + const storage = new MemoryStorageProvider(); + const preferenceService = createPreferenceService(storage); + const languageService = createTemplateLanguageService(preferenceService); + await languageService.initialize(); + await languageService.setLanguage('zh-CN'); + + const templateManager = createTemplateManager(storage, languageService); + const modelManager = createModelManager(storage); + await modelManager.ensureInitialized(); + + const customModel = await modelManager.getModel('custom'); + if (!customModel?.enabled) { + throw new Error('custom 模型未启用，请检查 .env.local 中的 VITE_CUSTOM_API_* 配置。'); + } + + const deepseekModel = await modelManager.getModel('deepseek'); + if (!deepseekModel?.enabled) { + throw new Error('deepseek 模型未启用，请检查 .env.local 中的 VITE_DEEPSEEK_API_KEY。'); + } + + await modelManager.updateModel('deepseek', { + name: 'DeepSeek Chat (Calibration)', + paramOverrides: { + ...(deepseekModel.paramOverrides || {}), + temperature: 0.2, + timeout: CALIBRATION_TIMEOUT_MS, + }, + }); + + await modelManager.updateModel('custom', { + name: 'SiliconFlow Qwen3-32B (Calibration)', + paramOverrides: { + ...(customModel.paramOverrides || {}), + temperature: 0.2, + timeout: CALIBRATION_TIMEOUT_MS, + }, + }); + + const baseLLMService = createLLMService(modelManager); + const llmService = createLoggedLLMService(baseLLMService); + const evaluationService = createEvaluationService(llmService, modelManager, templateManager); + + return { + modelManager, + templateManager, + llmService, + evaluationService, + }; +} + +async function runLiveCase(caseConfig, services) { + const executions = []; + const runExecution = async ({ snapshotId, label, modelKey, promptText, promptRef, versionLabel }) => { + const messages = [ + { role: 'system', content: promptText }, + { role: 'user', content: caseConfig.userInput }, + ]; + + const output = await services.llmService.withPhase(`execute:${caseConfig.id}:${snapshotId}`, () => + services.llmService.sendMessage(messages, modelKey), + ); + + const snapshot = { + id: snapshotId, + label, + testCaseId: 'tc-1', + promptRef, + promptText, + output: output.trim(), + modelKey, + versionLabel, + }; + executions.push(snapshot); + return snapshot; + }; + + const snapshots = [ + await runExecution({ + snapshotId: 'a', + label: 'A', + modelKey: caseConfig.targetModelKey, + promptText: caseConfig.workspacePrompt, + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Target Workspace' }, + versionLabel: 'workspace', + }), + await runExecution({ + snapshotId: 'b', + label: 'B', + modelKey: caseConfig.targetModelKey, + promptText: caseConfig.previousPrompt, + promptRef: { kind: 'version', version: 1, label: 'Target Previous' }, + versionLabel: 'previous', + }), + await runExecution({ + snapshotId: 'c', + label: 'C', + modelKey: caseConfig.teacherModelKey, + promptText: caseConfig.workspacePrompt, + promptRef: { kind: 'workspace', label: 'Teacher Workspace' }, + versionLabel: 'teacher-workspace', + }), + await runExecution({ + snapshotId: 'd', + label: 'D', + modelKey: caseConfig.teacherModelKey, + promptText: caseConfig.previousPrompt, + promptRef: { kind: 'version', version: 1, label: 'Teacher Previous' }, + versionLabel: 'teacher-previous', + }), + ]; + + const request = { + type: 'compare', + evaluationModelKey: caseConfig.evaluatorModelKey, + mode: caseConfig.mode, + focus: { + content: caseConfig.focus, + source: 'system', + priority: 'highest', + }, + target: { + workspacePrompt: caseConfig.workspacePrompt, + }, + testCases: [ + { + id: 'tc-1', + input: { + kind: 'text', + label: '用户输入', + content: caseConfig.userInput, + }, + }, + ], + snapshots, + compareHints: { + mode: 'structured', + snapshotRoles: { + a: 'target', + b: 'baseline', + c: 'reference', + d: 'referenceBaseline', + }, + hasSharedTestCases: true, + hasSamePromptSnapshots: true, + hasCrossModelComparison: true, + }, + }; + + const response = await services.llmService.withPhase(`evaluate:${caseConfig.id}`, () => + services.evaluationService.evaluate(request), + ); + + return { + request, + response, + executions, + }; +} + +async function runSyntheticCase(caseConfig, services) { + const request = { + type: 'compare', + evaluationModelKey: caseConfig.evaluatorModelKey, + mode: caseConfig.mode, + focus: { + content: caseConfig.focus, + source: 'system', + priority: 'highest', + }, + target: { + workspacePrompt: caseConfig.targetWorkspacePrompt, + referencePrompt: caseConfig.targetPreviousPrompt, + }, + testCases: caseConfig.testCases, + snapshots: caseConfig.snapshots, + compareHints: caseConfig.compareHints, + }; + + const response = await services.llmService.withPhase(`evaluate:${caseConfig.id}`, () => + services.evaluationService.evaluate(request), + ); + + return { + request, + response, + }; +} + +async function writeCaseArtifacts(caseConfig, result, services) { + const caseDir = path.join(OUTPUT_ROOT, caseConfig.id); + await ensureDir(caseDir); + + const rewritePayload = buildRewritePayload({ + result: result.response, + type: 'compare', + mode: caseConfig.mode, + language: 'zh', + workspacePrompt: + caseConfig.kind === 'live' + ? caseConfig.workspacePrompt + : caseConfig.targetWorkspacePrompt, + referencePrompt: + caseConfig.kind === 'live' + ? caseConfig.previousPrompt + : caseConfig.targetPreviousPrompt, + }); + const rewriteInput = buildRewritePromptFromEvaluation({ + result: result.response, + type: 'compare', + mode: caseConfig.mode, + language: 'zh', + workspacePrompt: + caseConfig.kind === 'live' + ? caseConfig.workspacePrompt + : caseConfig.targetWorkspacePrompt, + referencePrompt: + caseConfig.kind === 'live' + ? caseConfig.previousPrompt + : caseConfig.targetPreviousPrompt, + }); + + const rewriteOutput = await services.llmService.withPhase(`rewrite:${caseConfig.id}`, () => + services.llmService.sendMessage([{ role: 'user', content: rewriteInput }], caseConfig.rewriteModelKey), + ); + + const llmCalls = services.llmService.getCalls(); + const promptPayloadArtifacts = collectPromptPayloadArtifacts(llmCalls); + const expectationResults = evaluateExpectations(caseConfig.expected, result.response); + const caseSummary = summarizeCaseResult(caseConfig, result.response); + + await writeText(path.join(caseDir, 'scenario.md'), renderScenarioMarkdown(caseConfig)); + await writeText(path.join(caseDir, 'request.json'), toPrettyJson(result.request)); + await writeText(path.join(caseDir, 'request.md'), jsonFence(result.request)); + await writeText(path.join(caseDir, 'response.json'), toPrettyJson(result.response)); + await writeText(path.join(caseDir, 'response.md'), jsonFence(result.response)); + await writeText(path.join(caseDir, 'pair-judge-payloads.json'), toPrettyJson(promptPayloadArtifacts.pairJudgePayloads)); + await writeText( + path.join(caseDir, 'synthesis-payload.json'), + toPrettyJson(promptPayloadArtifacts.synthesisPayload), + ); + await writeText(path.join(caseDir, 'rewrite-payload.json'), toPrettyJson(rewritePayload)); + await writeText(path.join(caseDir, 'rewrite-input.txt'), `${rewriteInput}\n`); + await writeText(path.join(caseDir, 'rewrite-output.txt'), `${rewriteOutput.trim()}\n`); + await writeText(path.join(caseDir, 'llm-calls.json'), toPrettyJson(llmCalls)); + await writeText( + path.join(caseDir, 'llm-calls.md'), + ['# LLM Calls', '', ...llmCalls.map((call, index) => renderCallMarkdown(call, index))].join('\n'), + ); + await writeText(path.join(caseDir, 'summary.json'), toPrettyJson({ + generatedAt: nowIso, + case: { + id: caseConfig.id, + title: caseConfig.title, + kind: caseConfig.kind, + }, + summary: caseSummary, + expectationResults, + })); + + if (result.executions) { + await writeText(path.join(caseDir, 'executions.json'), toPrettyJson(result.executions)); + } + + const summaryMarkdown = [ + `# ${caseConfig.title}`, + '', + `- caseId: ${caseConfig.id}`, + `- kind: ${caseConfig.kind}`, + `- generatedAt: ${nowIso}`, + '', + '## Description', + '', + caseConfig.description, + '', + '## Compare Result', + '', + jsonFence(caseSummary), + '## Expectation Check', + '', + renderExpectationMarkdown(expectationResults), + '', + '## Rewrite Output', + '', + textFence(rewriteOutput.trim()), + ].join('\n'); + + await writeText(path.join(caseDir, 'summary.md'), summaryMarkdown); + + return { + caseSummary, + expectationResults, + }; +} + +async function writeOverallSummary(results) { + const rows = results.map((item) => { + const matched = item.expectationResults.length + ? item.expectationResults.filter((entry) => entry.matched).length + : null; + const total = item.expectationResults.length || null; + return { + caseId: item.caseConfig.id, + title: item.caseConfig.title, + kind: item.caseConfig.kind, + score: item.caseSummary.score, + stopRecommendation: item.caseSummary.stopSignals?.stopRecommendation || null, + targetVsBaseline: item.caseSummary.stopSignals?.targetVsBaseline || null, + targetVsReferenceGap: item.caseSummary.stopSignals?.targetVsReferenceGap || null, + expectationMatched: matched, + expectationTotal: total, + }; + }); + + const markdown = [ + '# Structured Compare Calibration Summary', + '', + `- generatedAt: ${nowIso}`, + `- outputRoot: ${OUTPUT_ROOT}`, + '', + '| Case | Kind | Score | targetVsBaseline | targetVsReferenceGap | stopRecommendation | Expectation Match |', + '| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |', + ...rows.map((row) => { + const expectationText = + row.expectationMatched === null ? 'exploratory' : `${row.expectationMatched}/${row.expectationTotal}`; + return `| ${row.caseId} | ${row.kind} | ${row.score} | ${row.targetVsBaseline} | ${row.targetVsReferenceGap} | ${row.stopRecommendation} | ${expectationText} |`; + }), + '', + '## Notes', + '', + '- synthetic cases 用来检验 judge / synthesis 的提示词边界。', + '- live case 用来观察真实 target/teacher 执行结果在 structured compare 下是否能收敛成合理结论。', + '- 每个 case 子目录内都保存了 compare request、compare result、rewrite input / output，以及完整 LLM 调用日志。', + '', + ].join('\n'); + + await writeText(path.join(OUTPUT_ROOT, 'summary.json'), toPrettyJson({ + generatedAt: nowIso, + rows, + })); + await writeText(path.join(OUTPUT_ROOT, 'summary.md'), markdown); +} + +async function main() { + await fs.rm(OUTPUT_ROOT, { recursive: true, force: true }); + await ensureDir(OUTPUT_ROOT); + const services = await createServices(); + const cases = [LIVE_BASIC_SYSTEM_CASE, ...SYNTHETIC_CASES]; + const results = []; + + for (const caseConfig of cases) { + services.llmService.clearCalls(); + const result = + caseConfig.kind === 'live' + ? await runLiveCase(caseConfig, services) + : await runSyntheticCase(caseConfig, services); + const artifacts = await writeCaseArtifacts(caseConfig, result, services); + results.push({ + caseConfig, + ...artifacts, + }); + } + + await writeOverallSummary(results); +} + +main().catch((error) => { + console.error('[structured-compare-calibration] failed:', error); + process.exitCode = 1; +});