Формирование сообщений и предпочтений
Задайте системный текст и подсказки модели для вызова.
«Формирование сообщений и предпочтений» — бесплатный урок MCP Academy на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения MCP Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс MCP Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
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. 🎛️
Часто задаваемые вопросы
Урок «Формирование сообщений и предпочтений» бесплатный?
Да — полный текст урока «Формирование сообщений и предпочтений» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс MCP Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс MCP Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Формирование сообщений и предпочтений»?
Задайте системный текст и подсказки модели для вызова. Ты практикуешь MCP Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать MCP Academy?
Предыдущий опыт не требуется. MCP Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.
Сколько времени занимает урок «Формирование сообщений и предпочтений»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке MCP Academy?
Да. Каждый урок MCP Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Возможности выборки
- Запрос завершения у хоста
- Формирование сообщений и предпочтений
- Подтверждение пользователем