श्रेणीगत उदाहरण
क्या रिपोर्ट करना है और क्या अनदेखा करना है, इसके उदाहरण दिखाइए।
श्रेणीगत उदाहरण, CoddyKit पर Claude Architect का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 2वाँ पाठ है। इस अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ पूरा पढ़ना निःशुल्क है — इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ व्यावहारिक अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। यह Claude Architect सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। Claude Architect पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
श्रेणीगत उदाहरण क्यों महत्वपूर्ण हैं
जब आप Claude को ऐसी ज़िम्मेदारी देते हैं जिसकी सीमा अस्पष्ट हो, तो "be more precise" जैसे अस्पष्ट निर्देश शायद ही कभी काम करते हैं। मॉडल आपके मन की बात नहीं पढ़ सकता कि सीमा कहाँ है।
विश्वसनीय समाधान श्रेणीगत उदाहरण हैं: 2-4 फ़्यू-शॉट उदाहरणों का एक छोटा समूह, जो ठोस मामलों के माध्यम से दिखाता है कि क्या रिपोर्ट करना है और क्या नज़रअंदाज़ करना है। मॉडल इन उदाहरणों से नए, पहले न देखे गए इनपुट पर सामान्यीकरण करता है — वह केवल उन्हें दोहराता नहीं है।
यह पाठ एक क्लासिक आर्किटेक्ट कार्य के लिए ऐसे उदाहरण बनाना दिखाता है: यह तय करना कि किस चीज़ को फ़्लैग करना मूल्यवान है और क्या शोर है।
स्पष्ट मानदंड अस्पष्ट विशेषणों से बेहतर हैं
उदाहरणों की ओर बढ़ने से पहले ही एक स्पष्ट मानदंड बताएं। स्पष्ट नियम लगातार अस्पष्ट विशेषणों से बेहतर होते हैं।
- अस्पष्ट: "कोड की सावधानी से समीक्षा करें।"
- स्पष्ट: "किसी टिप्पणी को केवल तब फ़्लैग करें जब वह अपने द्वारा वर्णित कोड का खंडन करती हो।"
स्पष्ट संस्करण एक तीखी सीमा खींचता है। फिर श्रेणीगत उदाहरण उस सीमा के दोनों ओर ठोस मामलों से जोड़कर उसे बिल्कुल स्पष्ट कर देते हैं।
system = (
"You review code comments. "
"Flag a comment ONLY when it contradicts the code it describes. "
"Ignore style, tone, and outdated-but-harmless notes."
)श्रेणीगत उदाहरणों के समूह का स्वरूप
एक अच्छे समूह में सीमा के दोनों पक्षों के उदाहरण होते हैं और हर उदाहरण के साथ एक पंक्ति का कारण होता है। अधिकांश अस्पष्टताओं के लिए दो REPORT मामले और दो IGNORE मामले पर्याप्त होते हैं — 2-4 लक्षित उदाहरण सबसे उपयुक्त संख्या हैं।
हर उदाहरण के तीन भाग होते हैं:
- इनपुट (जिस चीज़ का निर्णय किया जा रहा है)
- निर्णय (रिपोर्ट / नज़रअंदाज़)
- आपके मानदंड से जुड़ा छोटा कारण
कारण ही मॉडल को सतही विशेषताओं के आधार पर पैटर्न मिलाने के बजाय सही ढंग से सामान्यीकरण करने देता है।
उदाहरण सहित समझें: रिपोर्ट बनाम नज़रअंदाज़
यह टिप्पणी-समीक्षा कार्य के लिए एक श्रेणीगत उदाहरण खंड है। समरूपता पर ध्यान दें: विरोधाभासों की रिपोर्ट की जाती है; निरापद असंगतियों को नज़रअंदाज़ किया जाता है।
EXAMPLES = """
<example verdict="REPORT">
code: return price * 1.2
comment: # applies 10% tax
reason: comment says 10% but code applies 20% (contradiction)
</example>
<example verdict="IGNORE">
code: timeout = 30 # seconds
comment: # seconds
reason: accurate; matches the code
</example>
<example verdict="IGNORE">
code: # TODO: refactor later
comment: # TODO: refactor later
reason: stylistic note, not a contradiction
</example>
<example verdict="REPORT">
code: if user.is_admin: deny()
comment: # allow admins
reason: comment says allow but code denies (contradiction)
</example>
"""याद करना नहीं, सामान्यीकरण
श्रेणीगत उदाहरणों की शक्ति इस बात में है कि मॉडल सामान्यीकरण करता है। उसे हर संभावित इनपुट के लिए एक उदाहरण की आवश्यकता नहीं होती।
ऊपर दिए गए चार मामलों से Claude यह नियम सीखता है: "अर्थगत विरोधाभासों को फ़्लैग करें, निरापद असंगतियों को नज़रअंदाज़ करें" और इसे ऐसे बिल्कुल नए टिप्पणी पर लागू करता है जिसे उसने पहले कभी नहीं देखा, जैसे ऐसा डॉकस्ट्रिंग जो दावा करता है कि कोई फ़ंक्शन सूची लौटाता है, जबकि वह शब्दकोश लौटाता है।
इसीलिए फ़्यू-शॉट उदाहरण संगति, सीमांत मामलों, आउटपुट प्रारूप और मतिभ्रम कम करने के लिए आदर्श हैं।
सीमा के किनारों को निश्चित करें
सबसे मूल्यवान उदाहरण सीमा पर बिल्कुल स्थित होते हैं, जहाँ निर्णय वास्तव में कठिन होता है। लगभग-चूक वाले IGNORE मामले के पास लगभग-सही REPORT मामला रखना, दो स्पष्ट मामलों की तुलना में कहीं अधिक सिखाता है।
किसी शोध एजेंट के लिए यह तय करते समय कि कौन-से आँकड़े सामने रखने हैं, आप पुराने आँकड़े की तुलना वर्तमान आँकड़े से कर सकते हैं — और बता सकते हैं कि तारीखें अक्सर दिखाई देने वाले विरोधाभासों को सुलझाती हैं, बजाय इसके कि एक संख्या को सीधे गलत मान लिया जाए।
EXAMPLES = """
<example verdict="REPORT">
fact: "Revenue was $4.1B in FY2024" (source dated 2025-02)
reason: current, sourced, on-topic -> surface it
</example>
<example verdict="IGNORE">
fact: "Revenue was $3.2B" (source dated 2019, no fiscal year)
reason: stale and undated for our scope -> drop, do not treat as a conflict
</example>
"""उदाहरण संरचित आउटपुट को भी संचालित करते हैं
श्रेणीगत उदाहरण संरचित आउटपुट के साथ स्वाभाविक रूप से जुड़ते हैं। जब निर्णय मशीन द्वारा पढ़े जा सकने योग्य होना चाहिए, तो टूल कॉल को बाध्य करें ताकि परिणाम हर बार मान्य JSON हो।
"any" प्रकार वाले tool_choice का उपयोग करें, ताकि मॉडल किसी न किसी टूल को कॉल करे (और संरचित आउटपुट सुनिश्चित हो), या नाम से किसी एक विशिष्ट टूल को बाध्य करें। फिर JSON Schema वाक्य-विन्यास संबंधी त्रुटियाँ दूर करता है और आवश्यक फ़ील्ड लागू करता है।
tools = [{
"name": "record_finding",
"description": "Record a review verdict for one item.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"verdict": {"enum": ["report", "ignore"]},
"reason": {"type": "string"}
},
"required": ["verdict", "reason"]
}
}]
resp = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=512,
tools=tools,
tool_choice={"type": "any"},
system=system,
messages=[{"role": "user", "content": EXAMPLES + new_item}],
)केवल हमेशा मौजूद फ़ील्ड आवश्यक बनाएं
एक सूक्ष्म जाल: अपनी निष्कर्ष स्कीमा में किसी फ़ील्ड को केवल तभी आवश्यक चिह्नित करें जब वह हमेशा मौजूद हो। यदि आप ऐसी फ़ील्ड आवश्यक बनाते हैं जो अनुपस्थित हो सकती है — जैसे उन निष्कर्षों के लिए line_number जो किसी विशिष्ट पंक्ति से संबंधित नहीं हैं — तो मॉडल स्कीमा पूरी करने के लिए मान गढ़ देगा।
ऐसी श्रेणियों के लिए जो बढ़ सकती हैं, enum के साथ "other" मान और मुक्त-पाठ विवरण फ़ील्ड का उपयोग करें। इससे आउटपुट संरचित भी रहता है और उसका विस्तार भी किया जा सकता है।
"category": {"enum": ["contradiction", "security", "other"]},
"category_detail": {"type": "string"} # filled when category == other
# line_number is NOT required: many findings are file-levelजब उदाहरण सही उपकरण नहीं होते
श्रेणीगत उदाहरण निर्णय की सीमा को स्पष्ट करते हैं। वे अनुपलब्ध जानकारी उत्पन्न नहीं करते।
यदि मॉडल खाली या गलत परिणाम इसलिए लौटाता है क्योंकि आवश्यक तथ्य स्रोत में मौजूद ही नहीं है, तो अधिक उदाहरण मदद नहीं करेंगे — और प्रतिक्रिया के साथ दोबारा प्रयास करना भी नहीं। दोबारा प्रयास प्रारूप, संरचनात्मक और अंकगणितीय त्रुटियाँ ठीक करता है, अनुपस्थित डेटा नहीं।
वास्तविक खाली परिणाम ("कोई मिलान नहीं मिला") और पहुँच विफलता (स्रोत पढ़ा नहीं जा सका) में अंतर करें। अपनी पुनर्प्राप्ति तर्क-व्यवस्था में इनके साथ अलग-अलग व्यवहार करें।
CLAUDE.md और समीक्षाओं में श्रेणीगत उदाहरण
रिपोर्ट/नज़रअंदाज़ नीति को वहीं शामिल करें जहाँ काम होता है। CI समीक्षा कार्य के लिए उदाहरणों को प्रोजेक्ट-स्तर की CLAUDE.md (VCS के माध्यम से साझा) में रखें, ताकि हर बार और हर सहकर्मी को एक ही सीमा मिले।
CI में समीक्षा को अलग-थलग सत्र में चलाएँ (जनरेशन संदर्भ की तुलना में कम पक्षपाती) और गैर-इंटरैक्टिव आउटपुट के लिए -p का उपयोग करें। स्पष्ट मानदंड और श्रेणीगत उदाहरण ही गलत-सकारात्मक परिणामों को न्यूनतम करने का सही तरीका हैं।
## Review policy (categorical)
REPORT: a comment that contradicts the code it describes.
IGNORE: style nits, tone, outdated-but-harmless TODOs.
Example REPORT -> `# 10% tax` over `price * 1.2`
Example IGNORE -> `timeout = 30 # seconds` (accurate)सब कुछ एक साथ रखना
स्वच्छ रिपोर्ट/अनदेखा निर्णय लेने की पूरी विधि:
- सीमा के लिए एक स्पष्ट मानदंड लिखिए।
- दोनों पक्षों में बाँटे गए 2-4 श्रेणीबद्ध उदाहरण जोड़िए और हर एक का कारण दीजिए।
- उदाहरणों को स्पष्ट मामलों पर नहीं, बल्कि कठिन सीमांत मामलों पर केंद्रित कीजिए।
- किसी टूल से संरचित आउटपुट अनिवार्य कीजिए; केवल हमेशा मौजूद रहने वाले फ़ील्ड ही आवश्यक रखिए।
- याद रखिए: उदाहरण निर्णय को आकार देते हैं, अनुपलब्ध डेटा को नहीं।
ऐसा करने पर Claude उन इनपुट पर भी आपके आशय को विश्वसनीय ढंग से सामान्यीकृत करता है जिन्हें उसने पहले कभी नहीं देखा है।
त्वरित जाँच
एक समीक्षा एजेंट बहुत-सी हानिरहित टिप्पणियों को समस्याओं के रूप में चिह्नित कर देता है। आप चाहते हैं कि वह केवल वास्तविक विरोधाभासों की रिपोर्ट करे। सीमा को सबसे विश्वसनीय ढंग से सख्त करने वाला बदलाव कौन-सा होगा?
पुनरावलोकन
मुख्य बातें:
- स्पष्ट मानदंड + श्रेणीबद्ध उदाहरण, अस्पष्ट विशेषणों की तुलना में धुंधली सीमाओं के लिए बेहतर होते हैं।
- रिपोर्ट और अनदेखा—दोनों पक्षों में बाँटे गए 2-4 उदाहरण इस्तेमाल कीजिए और हर एक का कारण दीजिए; मॉडल सामान्यीकरण करता है, केवल दोहराता नहीं।
- उदाहरणों को कठिन सीमांत मामलों पर केंद्रित कीजिए; याद रखें कि तारीखें अक्सर दिखाई देने वाले विरोधाभासों को स्पष्ट कर देती हैं।
- संरचित आउटपुट (
tool_choice"any" + JSON Schema) के साथ इसका उपयोग कीजिए; केवल हमेशा मौजूद फ़ील्ड आवश्यक रखें और विस्तार की सुविधा के लिए enum+"other" इस्तेमाल करें। - उदाहरण निर्णय-क्षमता को पैना करते हैं, अनुपलब्ध डेटा को नहीं — अनुपस्थित तथ्यों के लिए अलग समाधान चाहिए, और पुनःप्रयास केवल प्रारूप/अंकगणित संबंधी त्रुटियाँ ठीक करता है।
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- पाठ्यक्रम
- 26
- पाठ
- 104
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या “श्रेणीगत उदाहरण” पाठ निःशुल्क है?
हाँ — Claude Architect अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ, जिसमें “श्रेणीगत उदाहरण” भी शामिल है, यहाँ वेब पर पूरा पढ़ना निःशुल्क है। इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ इंटरैक्टिव अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। Claude Architect पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
“श्रेणीगत उदाहरण” में मैं क्या सीखूँगा?
क्या रिपोर्ट करना है और क्या अनदेखा करना है, इसके उदाहरण दिखाइए। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ Claude Architect का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।
क्या Claude Architect शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?
पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर Claude Architect शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 2वाँ पाठ है।
“श्रेणीगत उदाहरण” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?
CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।
क्या मैं इस Claude Architect पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?
हाँ। हर Claude Architect पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।
इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ
- अस्पष्ट निर्देशों के बजाय स्पष्ट मानदंड
- श्रेणीगत उदाहरण
- उदाहरणों सहित गंभीरता के मानदंड
- झूठे सकारात्मक परिणाम घटाना