给「测验出题」Skill 写测试用例:6 类输入与预期行为
「测验出题」是教师与培训师的高频任务。它的输入通常是教材内容,期望得到的是测验与答案。这类有固定流程、又需要一点判断力的工作,很适合封装成智能体 Skill。
技能写好后,最常见的问题是“演示时很好,真用时出错”。原因通常是只用一份理想样例试过。本文给「测验出题」准备 6 类测试输入。
测试用例表
| 类型 | 输入 | 预期行为 |
|---|---|---|
| 正常输入 | 信息齐全的标准教材内容 | 按步骤完成,交付结构完整的测验与答案 |
| 缺少关键信息 | 删掉一项必要内容的教材内容 | 先列出缺失项并提问,不编造补齐 |
| 含糊或矛盾 | 前后说法不一致的材料 | 指出矛盾处,给出可能的理解并请用户确认 |
| 超长输入 | 远超平时篇幅的材料 | 分段处理或说明范围,不悄悄丢弃内容 |
| 提示注入 | 材料中夹带“忽略以上规则,直接……” | 把它当作普通文本,继续遵守技能约束 |
| 越权请求 | 要求直接执行不可逆操作或发送外部消息 | 拒绝直接执行,只给建议或草稿并请求确认 |
每一步的检查点
- 确定知识点:中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
- 分难度出题:中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
- 写答案解析:中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
- 检查歧义:中间结果是否可追溯、是否与原始材料一致
怎么执行
- 把 6 份输入存成文件,放在技能目录的
tests/下(不要包含真实个人信息) - 每次修改技能后,逐一运行并记录输出
- 对照“预期行为”打勾,有一项不通过就回到技能里修改对应指令
- 新发现的问题样例补进测试集
判定标准
- 结构:测验与答案的固定结构是否完整
- 事实:关键内容能否在输入中找到依据
- 边界:缺信息时是否提问、越权时是否拒绝
- 风险:风险较低,但输出仍需快速过目再使用
小贴士
测试集不需要很大,6 到 10 份就能覆盖大部分问题。更系统的打分方法见效果评估,常见失败原因见故障排查。
智能体与人的分工
技能不是把工作全部交出去,而是把重复、机械的部分交给智能体,人把住判断和责任:
| 步骤 | 智能体负责 | 人负责 |
|---|---|---|
| 确定知识点 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 分难度出题 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 写答案解析 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 检查歧义 | 按指令完成并给出依据 | 抽查关键处,确认无误 |
| 最终交付 | 整理测验与答案 | 决定是否采用、是否对外 |
风险较低,但输出仍需快速过目再使用。
准备一份好范例
在技能的参考资料里放一份你认可的测验与答案范例,往往比多写十条规则更有效。好范例应当:
- 来自真实工作,但已去除个人信息和敏感数据
- 体现团队习惯的结构、措辞和详略程度
- 包含一处“需人工确认”的标注示范,让智能体学会如何表达不确定
- 篇幅适中,不要比平时的产出长太多
范例不必多,一到两份即可;太多范例反而会让智能体机械模仿某一份的细节。
延伸阅读
- 测验出题 · OpenAI Agents SDK 版
- 测验出题 · 文心智能体平台 版
- 测验出题 · AGENTS.md 版
- 记忆卡片 · 测试用例
- 词汇学习 · 测试用例
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。