Kształtowanie wiadomości i preferencji
Ustaw tekst systemowy i wskazówki dotyczące modelu dla wywołania.
Kształtowanie wiadomości i preferencji to bezpłatna lekcja MCP Academy na CoddyKit. To lekcja 3 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej MCP Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs MCP Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Części tej lekcji nie zostały jeszcze przetłumaczone i są wyświetlane po angielsku.
You Steer the Generation
Beyond the prompt, you can shape the call: a system prompt, model hints, length, and how much past context to include.
Set the System Prompt
Use systemPrompt to set the model’s role or tone for this one call, like telling it to be a terse code reviewer.
"systemPrompt": "You are a concise code reviewer."Stack Multiple Messages
The messages array can hold several turns, letting you give the model a short back-and-forth as context, not just one line.
Suggest a Model with Hints
modelPreferences takes hints — substrings like claude-3-sonnet — that the client may match to an available model.
"hints": [{ "name": "claude-3-sonnet" }]Hints Are Only Advisory
The client makes the final pick. A hint is a suggestion; the host may map it to an equivalent model from another provider.
Fall Back Gracefully
List hints in order of preference. A broad fallback like a bare claude hint catches any Claude model if your first pick is missing.
"hints": [{ "name": "claude-3-sonnet" },
{ "name": "claude" }]Prioritize Intelligence
Set intelligencePriority from 0 to 1. Higher values nudge the client toward more capable, smarter models for hard work.
"intelligencePriority": 0.8Prioritize Speed
Need low latency? Raise speedPriority toward 1 and the client leans on faster models, trading some depth for quickness.
"speedPriority": 0.8Prioritize Cost
Raise costPriority to prefer cheaper models. These three priorities are normalized hints, not hard rules.
"costPriority": 0.3Include Surrounding Context
An includeContext setting lets the request pull in context from MCP servers, so the model sees more than just your text.
Tune Temperature
Where supported, a temperature value shifts replies from focused and deterministic to more varied and creative.
Quick Check
One question on guiding model choice.
Recap
Shape calls with a systemPrompt, layered messages, and modelPreferences — hints plus cost, speed, and intelligence priorities. 🎛️
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Kształtowanie wiadomości i preferencji” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Kształtowanie wiadomości i preferencji” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu MCP Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs MCP Academy zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Kształtowanie wiadomości i preferencji”?
Ustaw tekst systemowy i wskazówki dotyczące modelu dla wywołania. Ćwiczysz MCP Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć MCP Academy?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. MCP Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 3 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Kształtowanie wiadomości i preferencji”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji MCP Academy?
Tak. Każda lekcja MCP Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Możliwości funkcji Sampling
- Żądanie uzupełnienia od hosta
- Kształtowanie wiadomości i preferencji
- Zatwierdzanie z udziałem człowieka