Arkusz oceny Aristo
Wersja rubric-2.0
Każdy wynik Aristo jest obliczany według tego arkusza. Jest publiczny, abyś mógł się z nim nie zgodzić, i wersjonowany, aby Twoja historia pozostała porównywalna.
Jak oceniany jest prompt
Każde kryterium jest oceniane od 0 do 4 według poniższych punktów odniesienia albo oznaczane jako nie dotyczy, gdy zadanie czyni je nieistotnym. Wynik ogólny to średnia ważona podawana w skali od 0 do 100. Pobierane są trzy niezależne próbki oceniającego i rozstrzyga mediana; gdy są niezgodne, dodawane są dwie kolejne próbki z mocniejszego modelu i wyświetlana jest uwaga o pewności wyniku.
Cel i kryteria sukcesu
Czy oczekiwany rezultat jest określony i po czym poznamy, że jest dobry?
Punkty odniesienia
- 0
No discernible outcome.
Przykład: Tell me about marketing.
- 1
Topic or activity stated, outcome implicit.
Przykład: Write about our new product.
- 2
Outcome stated, no success criteria.
Przykład: Write a launch email for our product.
- 3
Outcome plus at least one testable criterion.
Przykład: …that gets existing customers to book a demo; under 150 words.
- 4
Outcome, testable criteria, and priority among them when they conflict.
Przykład: …Success = clear single call to action and a demo link above the fold; brevity matters more than covering every feature.
Kontekst i dane wejściowe
Czy model ma potrzebne fakty, materiały, dane i informacje o sytuacji, wyraźnie wydzielone?
Punkty odniesienia
- 0
No context at all; the model must guess the situation, the subject and the material.
Przykład: Summarise this.
- 1
Situation named in passing; the material or facts the task needs are missing or only alluded to.
Przykład: Summarise the meeting we had about the budget.
- 2
The needed material is present but undelimited or incomplete, so the model cannot tell input from instruction.
Przykład: Summarise the meeting notes below for the finance team. Budget review 14 May: Ana raised…
- 3
Material is clearly delimited (tags, fences or headings) and the situation is explained; small gaps remain.
Przykład: <notes>…</notes> These are notes from the 14 May budget review; summarise them for the finance team.
- 4
Complete and delimited material, background the model could not infer, and a statement of what it does not have.
Przykład: <notes>…</notes> Background: this is the third review this quarter; last time we overspent on travel. Figures for June are not yet available, so do not estimate them.
Odbiorcy i cel użycia
Dla kogo jest wynik i co odbiorcy z nim zrobią?
Punkty odniesienia
- 0
No reader or purpose can be inferred.
Przykład: Explain photosynthesis.
- 1
Reader implied by the topic or the register, but never stated.
Przykład: Explain photosynthesis simply.
- 2
Reader named; what they will do with the output is not.
Przykład: Explain photosynthesis to a 12-year-old.
- 3
Reader and purpose of use both stated.
Przykład: Explain photosynthesis to a 12-year-old preparing for a science quiz next week.
- 4
Reader, purpose and what they already know or need, so the level, emphasis and register follow from it.
Przykład: …for a 12-year-old who has covered cells but not chemistry; she needs to answer short written questions, so favour precise terms over analogies.
Ograniczenia i granice
Zakres, co trzeba i czego nie wolno, długość, źródła, bezpieczeństwo, co robić w razie niepewności.
Punkty odniesienia
- 0
No boundaries of any kind.
Przykład: Write a blog post about remote work.
- 1
One vague boundary, usually length or tone, nothing on scope or sources.
Przykład: Write a short blog post about remote work.
- 2
Several concrete boundaries (length, scope, sources) but silent on what to do when uncertain.
Przykład: …about 600 words, for managers, no product recommendations, cite at least two studies.
- 3
Concrete boundaries plus explicit must-nots and an instruction for the uncertain case.
Przykład: …if you cannot find a study published after 2023, say so rather than inventing one.
- 4
Boundaries are complete, consistent and prioritised, stated as what to do rather than only what to avoid.
Przykład: …Word count may stretch to 800 if needed to keep both studies; accuracy outranks length; mark any claim you are unsure of with “(verify)”.
Instrukcje zadania
Jasne, uporządkowane, jednoznaczne kroki; jedno zadanie lub zadania w wyraźnie określonej kolejności.
Punkty odniesienia
- 0
No actionable instruction; a topic or a fragment.
Przykład: Customer churn Q3.
- 1
One ambiguous instruction, or several tasks tangled together with no order.
Przykład: Look at the churn data and also fix the dashboard and tell me what to do.
- 2
A clear single task, or multiple tasks listed but their order or dependencies unstated.
Przykład: Analyse the Q3 churn data and recommend three actions.
- 3
Clear, ordered steps or an explicit decomposition; each step has one verb and one object.
Przykład: 1. Compute churn by plan. 2. Identify the plan with the biggest rise. 3. Propose three actions for that plan.
- 4
Ordered steps with the reasoning behind them, what to do if a step cannot be completed, and where to stop.
Przykład: …Step 2 matters because we can only fund one intervention. If the data for a plan is missing, skip it and say so. Stop after the three actions; do not draft the rollout plan.
Kontrakt wyjściowy
Format, struktura, schemat, długość, język i ton wyniku.
Punkty odniesienia
- 0
Nothing said about the form of the result.
Przykład: Compare the two proposals.
- 1
A single loose hint such as “briefly” or “in a table”.
Przykład: Compare the two proposals in a table.
- 2
Format and rough length stated; structure, language or tone left open.
Przykład: Compare the two proposals in a table of at most ten rows, then a one-paragraph recommendation.
- 3
Format, structure, length and language or tone all stated and consistent with the goal.
Przykład: …columns: criterion, proposal A, proposal B, winner. Write in Portuguese, neutral tone, no preamble.
- 4
A complete contract: schema or template, length, language, tone, and how edge cases appear in the output.
Przykład: …Return JSON {"rows":[{"criterion","a","b","winner"}],"recommendation"}; if a criterion cannot be judged, set winner to "tie" and explain in recommendation.
Przykłady i materiały referencyjne
Rozpisane przykłady lub materiały referencyjne tam, gdzie naprawdę pomagają; zróżnicowane, bez nadmiernego dopasowania.
Punkty odniesienia
- 0
Examples would clearly help (a specific format, style or classification) but none is given.
Przykład: Classify each support ticket by urgency.
- 1
A reference is mentioned but not provided, or one example that is incomplete.
Przykład: Classify each ticket by urgency, like we did last month.
- 2
One complete example, or several that all show the same case, so the model may over-fit it.
Przykład: <example>Ticket: “Site down for all users” → urgent</example>
- 3
Two to five varied examples in a consistent, delimited format.
Przykład: <examples><example>…→ urgent</example><example>…→ normal</example><example>…→ low</example></examples>
- 4
Varied examples that include an edge case or a counter-example, each with a short note on why.
Przykład: …<example>“Invoice typo” → low, because nothing is blocked</example><example>“Cannot log in (one user)” → normal, not urgent: single user</example>
Rola i głos
Perspektywa lub wiedza ekspercka, która zmienia wynik; wskazówki dotyczące tonu.
Punkty odniesienia
- 0
A perspective would change the output and none is given, or the role given contradicts the task.
Przykład: Review this contract clause.
- 1
A generic label with no bearing on the output (“you are a helpful assistant”).
Przykład: You are a helpful assistant. Review this contract clause.
- 2
A relevant role named, but its perspective is not used in the instructions.
Przykład: You are a commercial lawyer. Review this contract clause.
- 3
A role whose expertise shapes the task, plus guidance on voice or stance.
Przykład: As a commercial lawyer acting for the buyer, review this clause and flag risks to the buyer; be direct, no hedging.
- 4
Role, stance, voice and the standard to judge by, applied only where it changes the output.
Przykład: …Judge against standard Canadian commercial practice; where the clause is market-standard say so in one line and move on.
Dopasowanie do modelu i higiena
Pasuje do docelowej rodziny modeli; bez sprzeczności i krzyku wielkimi literami; długi materiał przed pytaniem; bez przestarzałych sztuczek.
Punkty odniesienia
- 0
Contradictory instructions, or shouting in capitals (“CRITICAL”, “MUST”), or a trick that harms current models (forced step-by-step, prefill-style openings).
Przykład: CRITICAL: you MUST think step by step and NEVER make mistakes. Also be brief but cover everything.
- 1
No contradictions, but obsolete tricks or heavy emphasis remain, or long material comes after the question.
Przykład: Think step by step. What are the risks? [20 pages of contract follow]
- 2
Plain, calm instructions; structure is weak (no delimiters) or the request ignores the target family’s conventions.
Przykład: Here is the contract and here are my questions, mixed together in one paragraph.
- 3
Calm, consistent instructions; long material first and the question last; delimiters or tags separate parts; explains the why where it matters.
Przykład: <contract>…</contract> Review the clause above. Keep the answer short because it goes into a client email.
- 4
Everything at 3, written for the chosen model family: structure and emphasis in the vendor’s recommended form, effort left to the model, nothing redundant.
Przykład: Same prompt with <contract> and <questions> tags, a one-line role, no “think carefully” padding, and success criteria the model can check itself.
Typy zadań
Wagi zmieniają się w zależności od typu zadania. Na przykład przekształcenia kodu nie potrzebują odbiorców, a prompty do obrazów przykładają największą wagę do kontraktu wyjściowego.
| Typy zadań | Cel i kryteria sukcesu | Kontekst i dane wejściowe | Odbiorcy i cel użycia | Ograniczenia i granice | Instrukcje zadania | Kontrakt wyjściowy | Przykłady i materiały referencyjne | Rola i głos | Dopasowanie do modelu i higiena |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Pisanie | 3 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| Analiza | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | n/d | 1 | 1 |
| Programowanie | 3 | 3 | n/d | 3 | 2 | 2 | 1 | n/d | 1 |
| Badania | 3 | 3 | 2 | 3 | 2 | 2 | n/d | 1 | 1 |
| Ekstrakcja danych | 3 | 3 | n/d | 2 | 2 | 3 | 1 | n/d | 1 |
| Twórczość | 2 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 2 | 1 |
| Nauczanie | 3 | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| Prompt systemowy agenta | 3 | 3 | 2 | 3 | 3 | 2 | 1 | 2 | 2 |
| Generowanie obrazów | 3 | 2 | n/d | 2 | 1 | 3 | n/d | n/d | 1 |
| Inne | 3 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 1 |
Arkusz oceny opiera się na badaniach nad nauką pisania promptów (wymagania przed sformułowaniami) oraz aktualnych zaleceniach dostawców dla modeli rozumujących; źródła są wymienione w dokumentacji projektu.