Anthropic Academy 全课程题库

官方 16 门有题课程 · 全部测验题 · 含正确答案

233道题
18门课
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第 01 课 Claude 101 10 题
Q1

以下哪项最能描述 Claude 的能力?

A. Claude 是一个从网络检索信息的搜索引擎
B. Claude 是用于智能家居设备的语音助手
C. Claude 是主要用于客服的聊天机器人
D. Claude 是一个能够协助写作、调研、编程和解决问题的 AI 助手
✓ D — Claude 是一个能够协助写作、调研、编程和解决问题的 AI 助手
Q2

项目(Projects)与技能(Skills)的主要区别是什么?

A. 项目是免费的,技能需要付费
B. 项目适用于团队,技能适用于个人
C. 项目存储知识,技能执行任务
D. 项目可离线使用,技能需要联网
✓ C — 项目存储知识,技能执行任务
Q3

Claude 通过连接器可以访问哪些数据?

A. 只能访问您有权限访问的数据
B. 已连接服务中的所有数据
C. 仅最近30天内创建的数据
D. 仅单独分享给 Anthropic 的文档
✓ A — 只能访问您有权限访问的数据
Q4

在团队成员使用企业搜索(Enterprise Search)之前,谁需要完成初始设置?

A. Anthropic 支持团队
B. 每位用户自己
C. IT 安全团队
D. 组织所有者(管理员)
✓ D — 组织所有者(管理员)
Q5

当项目知识库接近上下文限制时,会发生什么?

A. Claude 停止接受新文件上传
B. Claude 无缝启用 RAG 模式,将容量扩展至原来的10倍
C. 您必须创建新项目才能继续
D. 系统自动删除旧文件以腾出空间
✓ B — Claude 无缝启用 RAG 模式,将容量扩展至原来的10倍
Q6

发布后的 Artifact(工件)可以做什么?

A. 只能查看,无法交互
B. 通过链接与任何人分享,其他人可以在自己的 Claude 对话中"重新混合"它
C. 自动发布到社交媒体
D. 被永久锁定,无法修改
✓ B — 通过链接与任何人分享,其他人可以在自己的 Claude 对话中"重新混合"它
Q7

一个有效的提示词由哪三个要素组成?

A. 引言、正文和结论
B. 设置场景、定义任务、指定规则
C. 问题、答案和后续追问
D. 主语、谓语和宾语
✓ B — 设置场景、定义任务、指定规则
Q8

如果 Claude 的回答过于泛泛,应该怎么做?

A. 添加更多关于您的受众、角色或限制条件的具体信息
B. 要求 Claude 搜索网络获取更好的答案
C. 换用其他 AI 模型
D. 开始新对话并重新提问
✓ A — 添加更多关于您的受众、角色或限制条件的具体信息
Q9

哪款 Claude 产品最适合浏览陌生代码库并自动化开发任务?

A. Claude Code
B. Claude for Chrome
C. Slack 中的 Claude
D. Claude for Excel
✓ A — Claude Code
Q10

以下哪项任务最适合使用 Research Mode?

A. 重新格式化 PDF 文件
B. 进行全面的市场分析
C. 为新产品集思广益取名
D. 审阅法律文件
✓ B — 进行全面的市场分析
第 02 课 Claude Code 101 4 题
Q1

Claude Code 作为 AI 代理运行。什么是 AI 代理?

A. 实时回答问题的聊天机器人
B. 内置自动补全功能的代码编辑器
C. 托管您开发项目的云服务
D. 通过自主行动来完成目标的 AI
✓ D — 通过自主行动来完成目标的 AI
Q2

当 Claude Code 达到上下文窗口限制时,会发生什么?

A. 切换到更小、更快的模型以节省内存
B. 删除最旧的文件以腾出空间
C. 自动压缩对话内容以释放空间
D. 停止工作并要求您重启会话
✓ C — 自动压缩对话内容以释放空间
Q3

有效使用 Claude Code 的推荐工作流是什么?

A. 编码 → 测试 → 部署 → 监控
B. 探索(Explore)→ 规划(Plan)→ 编码(Code)→ 提交(Commit)
C. 写作 → 审查 → 合并 → 发布
D. 提示 → 接受 → 推送 → 重复
✓ B — 探索(Explore)→ 规划(Plan)→ 编码(Code)→ 提交(Commit)
Q4

Claude Code 如何使用 CLAUDE.md 文件?

A. 仅在运行 /init 命令后读取一次
B. 仅在首次创建项目时读取一次
C. 每次会话开始时自动读取
D. 仅在您明确要求时才读取
✓ C — 每次会话开始时自动读取
第 03 课 Claude Cowork 入门 8 题
Q1

当 Cowork 处理包含多个独立部分的大型任务时,子代理有何作用?

A. 让 Cowork 在您网络中的其他电脑上运行任务
B. 在不通知您的情况下自动重试失败的步骤
C. 同时处理各个独立部分,每个部分都有自己专注的上下文
D. 永久存储每项工作成果以便后续复用
✓ C — 同时处理各个独立部分,每个部分都有自己专注的上下文
Q2

Cowork 项目记忆与 Claude 聊天记忆有何不同?

A. Cowork 项目记忆更大,可以存储更多信息
B. Cowork 项目记忆保留在该项目内部,而聊天记忆适用于所有对话
C. 两者工作方式相同,共享相同的存储信息
D. Cowork 项目记忆是只读的,在任务期间无法更新
✓ B — Cowork 项目记忆保留在该项目内部,而聊天记忆适用于所有对话
Q3

以下哪项正确描述了技能(Skills)在 Cowork 中的工作方式?

A. 技能是与 Slack、Gmail 等外部应用的预置集成
B. 技能需要开发者设置,普通用户无法创建
C. 技能是可复用的 Markdown 指令,Claude 会在正确的时机自动应用于合适的任务
D. 技能完全取代了插件,是扩展 Claude 能力的唯一方式
✓ C — 技能是可复用的 Markdown 指令,Claude 会在正确的时机自动应用于合适的任务
Q4

定时任务到期时您的电脑正在休眠,会发生什么?

A. 任务被跳过,将在下次计划时间运行
B. 任务失败,需要手动重新安排
C. 任务在云端运行,您唤醒电脑时结果已准备好
D. Cowork 在您回来后立即运行任务,并告知您有延迟
✓ C — 任务在云端运行,您唤醒电脑时结果已准备好
Q5

每个 Cowork 任务从头开始。上下文如何在任务之间传递?

A. 通过项目(文件夹、指令和记忆)以及适用于每个任务的全局指令
B. Cowork 自动记住每次对话并应用到新任务
C. 您导出上一个任务的输出并粘贴到新提示词中
D. 只有在保持同一聊天窗口打开的情况下,上下文才能传递
✓ A — 通过项目(文件夹、指令和记忆)以及适用于每个任务的全局指令
Q6

在将 Cowork 输出转发或据此采取行动之前,推荐的习惯是什么?

A. 再次运行同一任务并比较两次输出
B. 抽查输出——阅读它、核实关键事实,并确保它符合您的意图,再使用
C. 始终让同事审查每个 AI 生成的输出
D. 直接提交,因为 Claude 的输出是可靠的
✓ B — 抽查输出——阅读它、核实关键事实,并确保它符合您的意图,再使用
Q7

将 Cowork 指向工作文件夹后,这能实现什么?

A. 文件夹内容被复制到 Anthropic 服务器进行处理
B. 每次任务前自动备份文件夹中的所有文件
C. Claude 可以直接在那里读取、创建和编辑文件,无需上传或下载步骤
D. Claude 获得只读访问权限,并将输出保存到单独的位置
✓ C — Claude 可以直接在那里读取、创建和编辑文件,无需上传或下载步骤
Q8

以下哪项任务最适合 Cowork 而非普通聊天?

A. 让 Claude 重写您粘贴到对话中的一段文字
B. 将一个文件夹中的会议记录和电子表格转化为保存到文件夹的完整演示文稿
C. 快速获取您读到的某个概念的解释
D. 与 Claude 轮流为新产品集思广益取名
✓ B — 将一个文件夹中的会议记录和电子表格转化为保存到文件夹的完整演示文稿
第 04 课 Claude Code 实战 8 题
Q1

语言模型的哪个根本局限性使得编码助手中必须使用工具系统?

A. 只能用特定编程语言生成代码
B. 对大型代码库的记忆容量有限
C. 无法理解复杂的编程概念
D. 只能处理文本输入/输出,无法直接与外部系统交互
✓ D — 只能处理文本输入/输出,无法直接与外部系统交互
Q2

在 GitHub Actions 中集成 MCP 服务器时,需要什么权限配置?

A. 必须单独列出每个 MCP 服务器工具的权限
B. 在 GitHub Actions 中运行时不需要特殊权限
C. 权限从 GitHub 仓库设置中自动继承
D. 所有 MCP 操作使用一个统一权限
✓ B — 在 GitHub Actions 中运行时不需要特殊权限
Q3

Claude Code 中 Plan Mode 与 Thinking Mode 的主要区别是什么?

A. Plan Mode 用于编写代码,Thinking Mode 用于调试
B. Plan Mode 阻止所有文件更改,而 Thinking Mode 只阻止代码执行
C. Plan Mode 需要逐步审批,Thinking Mode 自动运行
D. 它们是同一功能的不同名称
✓ B — Plan Mode 阻止所有文件更改,而 Thinking Mode 只阻止代码执行
Q4

以下哪项正确描述了三种 CLAUDE.md 文件类型及其用途?

A. 项目级(调试)、本地级(测试)、全局级(生产)
B. 项目级(个人使用)、本地级(团队共享)、全局级(仓库专用)
C. 项目级(与团队共享,已提交)、本地级(个人使用,未提交)、全局级(适用于所有项目)
D. 项目级(配置)、本地级(文档)、全局级(自动化)
✓ C — 项目级(与团队共享,已提交)、本地级(个人使用,未提交)、全局级(适用于所有项目)
Q5

如何在 Claude Code 中创建接受运行时参数的自定义命令?

A. 在命令文件中使用 @parameters 装饰器
B. 在 settings.json 配置中定义参数
C. 执行命令时添加命令行标志
D. 在 Markdown 命令文件中包含 $ARGUMENTS 占位符
✓ D — 在 Markdown 命令文件中包含 $ARGUMENTS 占位符
Q6

哪种类型的 Hook 可以在满足特定条件时阻止工具调用的发生?

A. PostToolUse Hook
B. 项目 Hook
C. 全局 Hook
D. PreToolUse Hook
✓ D — PreToolUse Hook
Q7

开发者想阻止 Claude 读取敏感的 .env 文件。应该设置哪种 Hook,匹配哪些工具名称?

A. PostToolUse Hook,匹配 Write 和 Edit
B. PreToolUse Hook,匹配 Write 和 Create
C. PreToolUse Hook,匹配 Read 和 Grep
D. PostToolUse Hook,匹配 Read 和 Delete
✓ C — PreToolUse Hook,匹配 Read 和 Grep
Q8

Claude Code 中 Hooks 的主要用途是什么?

A. 管理项目依赖项
B. 自动生成新的代码片段
C. 在 Claude 执行工具之前或之后运行命令
D. 为 Claude 提供用户界面
✓ C — 在 Claude 执行工具之前或之后运行命令
第 05 课 AI 流畅度:框架与基础 10 题
Q1

根据 AI 流畅度框架,AI 流畅度是什么意思?

A. 成为 AI 开发领域的技术专家
B. 用 AI 自动化一切可能的任务
C. 记住不同 AI 工具的最佳提示词
D. 能够高效、有效、合乎道德且安全地与 AI 协作的能力
✓ D — 能够高效、有效、合乎道德且安全地与 AI 协作的能力
Q2

AI 流畅度框架中的四大核心能力被称为"4D"。以下哪项正确列出了全部四项?

A. 设计(Design)、描述(Description)、开发(Development)、部署(Deployment)
B. 委派(Delegation)、描述(Description)、辨别(Discernment)、勤勉(Diligence)
C. 数据(Data)、委派(Delegation)、辨别(Discernment)、文档(Documentation)
D. 方向(Direction)、描述(Description)、决策(Decision-making)、勤勉(Diligence)
✓ B — 委派(Delegation)、描述(Description)、辨别(Discernment)、勤勉(Diligence)
Q3

哪项能力主要关注决定哪些工作应由 AI 完成、哪些应由人类处理?

A. 描述(Description)
B. 勤勉(Diligence)
C. 委派(Delegation)
D. 辨别(Discernment)
✓ C — 委派(Delegation)
Q4

根据框架,勤勉(Diligence)能力的核心关注点是什么?

A. 让 AI 运行得更快、更高效
B. 为 AI 系统编写更好的提示词
C. 负责任地使用 AI,保持透明度和问责制
D. 评估 AI 输出的质量
✓ C — 负责任地使用 AI,保持透明度和问责制
Q5

以下哪项最能描述委派能力中的"问题感知"(Problem Awareness)?

A. 在引入 AI 之前,清晰定义您的目标并了解需要做什么工作
B. 了解使用哪个 AI 平台
C. 评估 AI 输出的质量
D. 知道如何编写有效的提示词
✓ A — 在引入 AI 之前,清晰定义您的目标并了解需要做什么工作
Q6

哪项能力专注于清晰地与 AI 系统沟通您想要什么、希望如何完成以及如何交互?

A. 勤勉(Diligence)
B. 委派(Delegation)
C. 描述(Description)
D. 辨别(Discernment)
✓ C — 描述(Description)
Q7

以下哪项最能描述描述能力中的"产品描述"(Product Description)?

A. 评估 AI 输出是否满足您的要求
B. 指定最终输出应有的外观和感觉,包括格式、语气和风格
C. 决定为某项任务使用哪个 AI 工具
D. 记录您的 AI 交互以保持问责
✓ B — 指定最终输出应有的外观和感觉,包括格式、语气和风格
Q8

哪项能力涉及批判性地评估 AI 的输出、过程和行为,以确保质量和适当性?

A. 委派(Delegation)
B. 描述(Description)
C. 勤勉(Diligence)
D. 辨别(Discernment)
✓ D — 辨别(Discernment)
Q9

以下哪项最能描述辨别能力中的"过程辨别"(Process Discernment)?

A. 确保在您的工作中对 AI 的参与保持透明
B. 判断 AI 生成内容的最终质量
C. 决定为某项任务使用哪个 AI 系统
D. 评估 AI 的推理过程和解题方法是否有效
✓ D — 评估 AI 的推理过程和解题方法是否有效
Q10

以下哪项最能描述勤勉能力中的"透明度勤勉"(Transparency Diligence)?

A. 让 AI 运行得尽可能快
B. 对需要了解的人公开诚实地说明 AI 在您工作中所扮演的角色
C. 确保 AI 输出在技术上是准确的
D. 选择最先进的 AI 系统
✓ B — 对需要了解的人公开诚实地说明 AI 在您工作中所扮演的角色
第 06 课 使用 Claude API 构建应用 68 题
Q1

您想向 Claude API 发送请求。必须包含的最少信息是什么?

A. 只需 API 密钥和您的问题
B. 只需您的消息文本
C. API 密钥、模型名称、消息内容和最大 Token 数
D. 您的姓名、邮箱和消息
✓ C — API 密钥、模型名称、消息内容和最大 Token 数
Q2

您问 Claude"什么是披萨?"它回答了。然后您问"什么配料比较受欢迎?"但 Claude 不明白您在说什么。问题是什么?

A. 您的网络连接很慢
B. Claude 出故障了
C. 您问得太快了
D. Claude 不记得之前的消息
✓ D — Claude 不记得之前的消息
Q3

Claude 处理您的文本时,第一步做什么?

A. 立即生成回复
B. 检查内容是否合规
C. 将其分解为称为 Token 的更小单元
D. 将其翻译成另一种语言
✓ C — 将其分解为称为 Token 的更小单元
Q4

用户抱怨您的聊天应用很慢,因为他们盯着加载动画等了20秒,然后所有生成的文字一次性出现。什么可以解决这个问题?

A. 提出更短的问题
B. 使用更快的网络连接
C. 启用响应流式传输(Streaming)
D. 使用不同的浏览器
✓ C — 启用响应流式传输(Streaming)
Q5

您正在构建一个与 Claude 对话的 Web 应用。应该在哪里存储 API 密钥?

A. 在用户安装的移动应用中
B. 在用户电脑上的文本文件中
C. 在用户无法访问的服务器上
D. 在用户下载的 JavaScript 代码中
✓ C — 在用户无法访问的服务器上
Q6

您正在构建一个数学辅导机器人,希望 Claude 给出提示而不是直接答案。应该使用什么?

A. 设置非常低的字数限制
B. 在消息中全部使用大写字母
C. 解释辅导员角色的系统提示
D. 要求用户更具体
✓ C — 解释辅导员角色的系统提示
Q7

您希望 Claude 为事实性问答应用提供非常可预测、一致的答案。应该使用什么温度设置?

A. 温度对事实没有影响
B. 低温度(接近 0.0)
C. 中等温度(约 0.5)
D. 高温度(接近 1.0)
✓ B — 低温度(接近 0.0)
Q8

您正在构建一个需要从 Claude 获取干净 JSON(无额外文字或格式)的应用。如何获得纯粹的 JSON?

A. 多次发送请求并选择最好的一次
B. 非常礼貌地请求 Claude 只返回 JSON
C. 结合使用预填充消息和停止序列
D. 使用非常高的温度设置
✓ C — 结合使用预填充消息和停止序列
Q9

您写了一个提示词,测试了一次,运行正常,就部署到生产环境了。这种方法的主要风险是什么?

A. 用户会提供意想不到的输入,导致提示词失效
B. 提示词的运行成本会变得过高
C. 提示词的运行速度会太慢
D. 其他开发者会看不懂提示词
✓ A — 用户会提供意想不到的输入,导致提示词失效
Q10

您需要提示词评估的测试用例。应该用哪个模型来生成测试用例?

A. 最昂贵的可用模型
B. 多个模型组合
C. 更快的模型,如 Haiku
D. 与您正在测试的相同模型
✓ C — 更快的模型,如 Haiku
Q11

您正在运行提示词评估工作流。用 Claude 生成了一些回复后,下一步是什么?

A. 部署到生产环境
B. 重写原始提示词
C. 创建更多测试问题
D. 将回复输入评分器进行评分
✓ D — 将回复输入评分器进行评分
Q12

您想客观衡量提示词的实际效果。应该关注哪种方法?

A. 使用更多示例
B. 提示工程技术
C. 编写更长的提示词
D. 提示词评估方法
✓ D — 提示词评估方法
Q13

您使用模型评分器来评估回复。为了获得比中间分值更好的评分,除了分数之外还应该要求什么?

A. 只要数字分数
B. 与其他回复的比较
C. 优点、缺点和评分理由
D. 更长的解释
✓ C — 优点、缺点和评分理由
Q14

哪种评分器使用另一个 AI 模型来评估输出质量?

A. 模型评分器(Model Grader)
B. 人工评分器
C. 语法评分器
D. 代码评分器
✓ A — 模型评分器(Model Grader)
Q15

您想让 Claude 制定一个锻炼计划。哪个开头句更好?

A. "为初学者制定一个30分钟的锻炼计划"
B. "你知道关于运动的事情吗?"
C. "我在想关于锻炼和健身之类的事情"
D. "我应该做什么样的锻炼?"
✓ A — "为初学者制定一个30分钟的锻炼计划"
Q16

Claude 在分析社交媒体帖子时总是忽略讽刺性评论。最好的解决方法是什么?

A. 让它猜测什么时候可能是讽刺
B. 提供带有"负面"标签的讽刺帖子示例
C. 告诉它"对讽刺要更加小心"
D. 用更多说明使提示词更长
✓ B — 提供带有"负面"标签的讽刺帖子示例
Q17

什么是提示工程(Prompt Engineering)?

A. 在新数据集上训练 AI 模型
B. 改进提示词以获得更可靠、更高质量的输出
C. 从零开始用代码编程 AI 模型
D. 为 AI 系统构建硬件基础设施
✓ B — 改进提示词以获得更可靠、更高质量的输出
Q18

"提供示例输入/输出对来引导 AI 响应"描述的是哪种提示工程技术?

A. 清晰直接
B. 迭代优化
C. XML 结构化
D. 单样本或多样本提示(One-shot/Multi-shot Prompting)
✓ D — 单样本或多样本提示(One-shot/Multi-shot Prompting)
Q19

在提示词中使用 XML 标签的主要目的是什么?

A. 减少提示词的 Token 数量
B. 提高 AI 模型的处理速度
C. 增加结构和清晰度,尤其是在包含大量内容时
D. 让提示词看起来更专业
✓ C — 增加结构和清晰度,尤其是在包含大量内容时
Q20

如何判断 Claude 是否想在对话中再次调用工具?

A. 检查响应中是否包含"工具"这个词
B. 检查响应是否比平时长
C. 查看 stop_reason 字段是否为"tool_use"
D. 计算消息块的数量
✓ C — 查看 stop_reason 字段是否为"tool_use"
Q21

当 Claude 使用工具时,它返回什么类型的消息结构?

A. 包含文本块和工具使用块的多块消息
B. 纯文本响应
C. 不含任何文本的 JSON 数据
D. 仅错误消息
✓ A — 包含文本块和工具使用块的多块消息
Q22

在 Claude 工具使用中,JSON Schema 的主要用途是什么?

A. 为用户格式化最终响应
B. 告知 Claude 您的函数期望的参数及如何使用它
C. 存储工具函数调用的结果
D. 加密 Claude 与服务器之间的数据
✓ B — 告知 Claude 您的函数期望的参数及如何使用它
Q23

批处理工具(Batch Tool)解决了什么问题?

A. 让工具运行更快
B. 将工具结果翻译成不同语言
C. 通过允许在一个请求中进行多次工具调用来减少 API 调用次数
D. 存储工具结果以供将来使用
✓ C — 通过允许在一个请求中进行多次工具调用来减少 API 调用次数
Q24

工具使用工作流的正确步骤顺序是什么?

A. 初始请求 → 工具请求 → 数据获取 → 最终响应
B. 工具请求 → 初始请求 → 最终响应 → 数据获取
C. 最终响应 → 初始请求 → 工具请求 → 数据获取
D. 数据获取 → 工具请求 → 初始请求 → 最终响应
✓ A — 初始请求 → 工具请求 → 数据获取 → 最终响应
Q25

默认情况下,Claude 只能访问训练数据中的信息。什么让 Claude 能获取当前的实时信息?

A. 根据模式进行有根据的猜测
B. 更仔细地搜索训练数据
C. 要求用户提供更多详细信息
D. 使用工具访问外部信息
✓ D — 使用工具访问外部信息
Q26

Claude 内置的文本编辑器和网络搜索工具与自定义工具有何不同?

A. Claude 提供 Schema,但您可能仍需实现部分功能
B. 它们需要特殊的 API 密钥
C. 它们只适用于特定文件类型
D. 它们的使用成本更高
✓ A — Claude 提供 Schema,但您可能仍需实现部分功能
Q27

Files API 的用途是什么?

A. 扫描文件中的病毒和恶意软件
B. 压缩大文件以降低 API 成本
C. 自动在不同格式之间转换文件
D. 提前上传文件并在消息中引用,而非每次直接编码文件内容
✓ D — 提前上传文件并在消息中引用,而非每次直接编码文件内容
Q28

您对同一个大型系统提示发出大量请求。哪个功能可以让请求更快、成本更低?

A. PDF 处理
B. 引用(Citations)
C. 扩展思考(Extended Thinking)
D. 提示缓存(Prompt Caching)
✓ D — 提示缓存(Prompt Caching)
Q29

Claude 引用(Citations)功能的主要用途是什么?

A. 在 Claude 的回复与源文档的具体部分之间建立清晰的追溯链接
B. 压缩大文档以加快处理速度
C. 统计文档中的字数
D. 自动为学术论文生成脚注
✓ A — 在 Claude 的回复与源文档的具体部分之间建立清晰的追溯链接
Q30

Claude 使用扩展思考时,响应中会包含哪两部分?

A. 推理过程和最终答案
B. 问题和解决方案
C. 输入和输出
D. 问题和答案
✓ A — 推理过程和最终答案
Q31

您想让 Claude 分析 PDF 文档。与发送图像相比,主要区别是什么?

A. 将类型改为"document",媒体类型改为"application/pdf"
B. PDF 处理成本更高
C. 您只能发送文本,不能发送 PDF 中的图像
D. PDF 需要特殊权限
✓ A — 将类型改为"document",媒体类型改为"application/pdf"
Q32

Claude 代码执行工具的一个关键限制是什么?

A. 只能运行 JavaScript 代码
B. 没有网络访问权限,在隔离的 Docker 容器中运行
C. 需要用户提供自己的执行环境
D. 只能处理文本文件
✓ B — 没有网络访问权限,在隔离的 Docker 容器中运行
Q33

您想缓存系统提示。缓存生效的最低要求是什么?

A. 必须至少发出5次请求
B. 必须使用扩展思考
C. 内容必须达到最低 Token 阈值(大多数模型为1024个 Token)
D. 必须拥有付费 API 计划
✓ C — 内容必须达到最低 Token 阈值(大多数模型为1024个 Token)
Q34

您创建了一个 MCP 服务器,想在连接到 Claude 之前测试工具。最好的方式是什么?

A. 工具不需要测试,Claude 能自己弄清楚如何使用
B. 立即连接到 Claude
C. 在浏览器中使用 MCP Inspector
D. 在生产环境中测试
✓ C — 在浏览器中使用 MCP Inspector
Q35

您正在构建一个文档系统,用户可以输入 @文档名称 来引用文件。哪个 MCP 功能最适合暴露文档内容?

A. 工具(Tools)
B. 客户端(Clients)
C. 提示词(Prompts)
D. 资源(Resources)
✓ D — 资源(Resources)
Q36

您的 MCP 服务器和客户端需要通信。在开发过程中,它们最常见的连接方式是什么?

A. 通过数据库
B. 通过互联网
C. 通过同一台机器上的标准输入/输出
D. 通过电子邮件
✓ C — 通过同一台机器上的标准输入/输出
Q37

您正在构建一个需要访问 GitHub 数据的聊天机器人。使用 MCP 而非自定义集成的主要优势是什么?

A. MCP 总是比自定义集成更快
B. MCP 消除了 API 认证的需要
C. MCP 提供了一种标准化方式,无需繁琐的集成代码就能将 Claude 与外部数据源连接
D. MCP 只适用于 GitHub
✓ C — MCP 提供了一种标准化方式,无需繁琐的集成代码就能将 Claude 与外部数据源连接
Q38

您想为 MCP 服务器创建一个读取文档内容的工具。使用 Python SDK,最简单的方式是什么?

A. 手动编写复杂的 JSON Schema
B. 发送 HTTP 请求
C. 在 Python 函数上使用 @mcp.tool 装饰器
D. 创建单独的配置文件
✓ C — 在 Python 函数上使用 @mcp.tool 装饰器
Q39

您想为用户提供高质量、经过测试的文档格式化指令。应该使用哪个 MCP 功能?

A. 资源(Resources)
B. 会话(Sessions)
C. 工具(Tools)
D. 提示词(Prompts)
✓ D — 提示词(Prompts)
Q40

您正在构建一个带有工具的智能体。哪种方法能给 Claude 处理意外请求的最大灵活性?

A. 只给 Claude 一个强大的工具
B. 提供非常具体的工具,如"write_python_function"和"debug_code"
C. 提供抽象工具,如"read_file"、"write_file"和"run_command"
D. 只提供适用于计划场景的工具
✓ C — 提供抽象工具,如"read_file"、"write_file"和"run_command"
Q41

您希望 Claude 先写一份报告,然后检查质量是否足够好,如果不够好则改进。您在使用什么模式?

A. 链式工作流(Chaining Workflow)
B. 评估-优化模式(Evaluator-Optimizer Pattern)
C. 并行化工作流(Parallelization Workflow)
D. 路由工作流(Routing Workflow)
✓ B — 评估-优化模式(Evaluator-Optimizer Pattern)
Q42

您的应用生成不同类型的社交媒体内容:编程话题需要教育性脚本,体育话题需要娱乐性内容。应该使用什么模式?

A. 将请求路由到专门的处理管道
B. 对所有内容使用相同的提示词
C. 让用户自己写内容
D. 总是使用最昂贵的模型
✓ A — 将请求路由到专门的处理管道
Q43

当您给 Claude 一个包含很多要求的长提示词时,Claude 总是忽略某些规则。哪种工作流方法有帮助?

A. 用更多规则使提示词更长
B. 并行运行所有内容
C. 先使用路由工作流进行分类
D. 将任务链式分解为专注的顺序步骤
✓ D — 将任务链式分解为专注的顺序步骤
Q44

您需要 Claude 通过同时考虑金属、塑料、陶瓷和木材来推荐零件的最佳材料。最好的方法是什么?

A. 逐一链式评估
B. 让 Claude 随机选择
C. 并行发送对每种材料类型的单独请求
D. 将所有标准放在一个大提示词中
✓ C — 并行发送对每种材料类型的单独请求
Q45

您需要在工作流和智能体之间为应用做出选择。可靠性和可预测的结果对您最重要。应该选择哪个?

A. 总是使用智能体以获得最大灵活性
B. 使用工作流,因为它更可靠、更易于测试
C. 两者各用一半
D. 使用需要代码更少的那个
✓ B — 使用工作流,因为它更可靠、更易于测试
Q46

在 Claude 工具使用系统中,工具函数是什么?

A. Anthropic 提供的特殊 API 端点
B. 定义 Claude 行为的配置文件
C. 检索用户偏好的数据库查询
D. 当 Claude 需要额外信息或执行操作时被执行的普通函数
✓ D — 当 Claude 需要额外信息或执行操作时被执行的普通函数
Q47

您正在改进一个效果不好的提示词。应用提示工程技术后,下一步应该做什么?

A. 从头开始写一个全新的提示词
B. 让别人来写提示词
C. 使用提示词评估来验证是否真的有改善
D. 立即转向下一个技术
✓ C — 使用提示词评估来验证是否真的有改善
Q48

您正在开发一个数学辅导应用,希望 Claude 给出提示而不是直接答案。应该使用什么?

A. 要求用户在每个问题中说"请"
B. 使用小字体让 Claude 回答更仔细
C. 定义 Claude 作为给提示的辅导员角色的系统提示
D. 将温度设置为 0
✓ C — 定义 Claude 作为给提示的辅导员角色的系统提示
Q49

您希望 Claude 创作非常有创意、不可预测的故事。应该使用什么温度设置?

A. 0.5(中等)
B. 0.0(非常低)
C. 温度不影响创意
D. 1.0(非常高)
✓ D — 1.0(非常高)
Q50

您希望 AI 写一个产品描述。哪个开头最清晰直接?

A. "我在想您是否可能帮我处理一些关于产品的事情?"
B. "您能告诉我关于产品和描述之类的事情吗?"
C. "为跑步鞋写一个产品描述。"
D. "您认为什么样的产品描述最好?"
✓ C — "为跑步鞋写一个产品描述。"
Q51

您想衡量 AI 提示词实际效果。应该关注哪种方法?

A. 使用多样本提示示例
B. 像 XML 标签这样的提示工程技术
C. 编写更长、更详细的提示词
D. 使用自动化测试的提示词评估
✓ D — 使用自动化测试的提示词评估
Q52

您正在构建一个与 Claude 对话的 Web 应用。应该把 API 密钥放在哪里?

A. 您的移动应用源代码中
B. 公开的 GitHub 仓库中
C. 安全的后端服务器上
D. 浏览器的本地存储中
✓ C — 安全的后端服务器上
Q53

提示词评估中的模型评分器是什么?

A. 手动为 AI 输出打分的人工审查员
B. 用于评估输出质量的另一个 AI 模型
C. 验证语法和格式的程序化检查
D. 只衡量响应速度的评分系统
✓ B — 用于评估输出质量的另一个 AI 模型
Q54

您要求 AI 同时分析客户评论和销售数据。如何在提示词中组织这些信息?

A. 先放评论,再放销售数据,无分隔符
B. 将所有内容混合在一个段落中
C. 用不同字体写数据
D. 使用 XML 标签,如 \ 和 \ 来分隔
✓ D — 使用 XML 标签,如 \ 和 \ 来分隔
Q55

您想通过 API 向 Claude 发送消息。每次请求必须包含哪四项?

A. 温度、创意度、速度和语言
B. 日期、时间、位置和设备类型
C. API 密钥、模型名称、消息内容和最大 Token 数
D. 用户名、密码、邮箱和电话号码
✓ C — API 密钥、模型名称、消息内容和最大 Token 数
Q56

工具使用在 Claude 中的主要用途是什么?

A. 自动保存对话历史
B. 允许 Claude 访问实时信息和训练数据之外的外部系统
C. 让 Claude 响应更快
D. 减少 Claude 在响应中使用的 Token 数量
✓ B — 允许 Claude 访问实时信息和训练数据之外的外部系统
Q57

您正在运行提示词评估。获得 Claude 的响应后,典型工作流的下一步是什么?

A. 从头重写提示词
B. 用不同问题创建新数据集
C. 立即将提示词部署到生产环境
D. 将响应输入评分器进行评分
✓ D — 将响应输入评分器进行评分
Q58

您问 Claude"什么是披萨?",它回答了。然后您问"什么配料比较受欢迎?",但 Claude 不知道您还在谈论披萨。问题是什么?

A. 您需要在每次 API 请求中发送完整的对话历史
B. Claude 不喜欢披萨
C. Claude 出故障了
D. 您问了太多问题
✓ A — 您需要在每次 API 请求中发送完整的对话历史
Q59

MCP 服务器和 MCP 客户端在角色上的主要区别是什么?

A. MCP 服务器包含工具、提示词和资源,而 MCP 客户端充当访问这些工具的通信桥梁
B. MCP 服务器处理用户认证,而 MCP 客户端管理权限
C. MCP 服务器存储数据,而 MCP 客户端处理请求
D. MCP 服务器在远程机器上运行,而 MCP 客户端只在本地运行
✓ A — MCP 服务器包含工具、提示词和资源,而 MCP 客户端充当访问这些工具的通信桥梁
Q60

以下哪项最能描述 Claude 上下文中的 Computer Use(计算机使用)?

A. 将 Claude 应用程序部署到云服务器的方法
B. 跟踪 Claude 消耗多少计算时间的计费系统
C. 让 Claude 像人类一样直接与桌面环境交互的能力
D. 优化 Claude 在不同硬件上处理速度的功能
✓ C — 让 Claude 像人类一样直接与桌面环境交互的能力
Q61

在 MCP 通信中,"传输无关"(Transport Agnostic)是什么意思?

A. MCP 客户端和服务器可以使用不同的底层传输机制通信(stdio、HTTP 等)
B. MCP 不需要任何网络连接
C. MCP 只在安全的 HTTPS 连接上工作
D. MCP 使用专有传输协议
✓ A — MCP 客户端和服务器可以使用不同的底层传输机制通信(stdio、HTTP 等)
Q62

Claude 工具系统中批处理工具的主要用途是什么?

A. 接受多个工具调用并同时执行
B. 为了安全目的加密多个工具调用
C. 处理超过正常大小限制的大文件
D. 自动重试失败的工具调用
✓ A — 接受多个工具调用并同时执行
Q63

Claude 响应您的请求时同时返回说明文字和工具使用块。这是什么类型的消息结构?

A. 需要修复的错误消息
B. 包含不同内容类型的多块消息
C. 单块文本消息
D. 应该忽略的格式错误响应
✓ B — 包含不同内容类型的多块消息
Q64

您正在构建一个需要用户验证 Claude 从文档中提供信息的应用。应该启用哪个功能?

A. 代码执行
B. 提示缓存
C. 引用(Citations)
D. 扩展思考
✓ C — 引用(Citations)
Q65

什么情况下应该选择工作流而非智能体来处理用户任务?

A. 当您不确定用户会提供什么任务或参数时
B. 当任务定义明确且可预测,且可靠性最重要时
C. 当您希望 Claude 能够灵活地处理问题时
D. 当您需要 Claude 自主做决定时
✓ B — 当任务定义明确且可预测,且可靠性最重要时
Q66

以下哪项最能说明环境检查(Environment Inspection)对 AI 智能体至关重要的原因?

A. 它帮助智能体运行更快、更高效
B. 它让智能体能够观察和理解其行动的结果
C. 它简化了智能体的工具需求
D. 它降低了运行 AI 操作的成本
✓ B — 它让智能体能够观察和理解其行动的结果
Q67

什么是模型上下文协议(MCP)?

A. 保护 AI 模型参数的安全协议
B. 一个为 Claude 提供上下文和工具的通信层,无需繁琐的集成代码
C. 专门为 AI 应用设计的编程语言
D. 存储 AI 训练数据的数据库系统
✓ B — 一个为 Claude 提供上下文和工具的通信层,无需繁琐的集成代码
Q68

您不断向 Claude 发送同一份长文档并提出不同问题。如何让这个过程更快、成本更低?

A. 先压缩文档
B. 将文档分成更小的片段
C. 使用带有缓存断点的提示缓存
D. 一次提出多个问题
✓ C — 使用带有缓存断点的提示缓存
第 07 课 模型上下文协议入门 7 题
Q1

您正在构建一个 MCP 客户端来连接 MCP 服务器。您需要哪两个主要组件?

A. 前端和后端
B. 数据库和 Web 服务器
C. REST API 和 GraphQL 端点
D. MCP Client 类和 Client Session(客户端会话)
✓ D — MCP Client 类和 Client Session(客户端会话)
Q2

您的 MCP 客户端需要找出 MCP 服务器上有哪些可用工具。应该发送什么消息类型?

A. ListToolsRequest
B. CallToolRequest
C. ToolDiscoveryRequest
D. GetToolsMessage
✓ A — ListToolsRequest
Q3

您构建了一个 MCP 服务器,想在连接完整应用之前测试工具是否正常工作。最简单的方式是什么?

A. 为每个工具编写单独的测试脚本
B. 在终端中手动测试所有内容
C. 使用内置的 MCP Inspector:`mcp dev mcp_server.py`
D. 先直接连接到 Claude
✓ C — 使用内置的 MCP Inspector:`mcp dev mcp_server.py`
Q4

您正在构建一个需要访问 GitHub 数据的聊天机器人。不使用 MCP 的主要问题是什么?

A. GitHub 不允许 API 访问
B. 您必须自己编写和维护所有 GitHub 工具代码
C. Claude 无法理解 GitHub 数据
D. 用户无法询问有关仓库的问题
✓ B — 您必须自己编写和维护所有 GitHub 工具代码
Q5

您正在决定如何在 MCP 服务器中实现新功能。用户应该能够点击按钮触发"摘要文档"工作流。应该使用哪个 MCP 原语?

A. 资源——因为需要获取文档数据
B. 函数——因为涉及处理
C. 提示词——因为用户控制何时启动工作流
D. 工具——因为 AI 需要新能力
✓ C — 提示词——因为用户控制何时启动工作流
Q6

您使用 Python MCP SDK 创建一个读取文件的工具。最简单的定义方式是什么?

A. 在 Python 函数上使用 @mcp.tool() 装饰器
B. 创建单独的配置文件
C. 手动编写 JSON Schema
D. 使用 REST API 端点
✓ A — 在 Python 函数上使用 @mcp.tool() 装饰器
Q7

您想创建一个根据 ID 获取不同文档的资源,如 docs://documents/report.pdf。应该使用什么类型的资源?

A. URI 中带有参数的模板化资源
B. 用工具代替资源
C. 具有静态 URI 的直接资源
D. 数据库查询资源
✓ A — URI 中带有参数的模板化资源
第 08 课 面向教育工作者的 AI 流畅度 6 题
Q1

根据 AI 流畅度框架,AI 流畅度是什么意思?

A. 用 AI 自动化所有可能的任务
B. 能够高效、有效、合乎道德且安全地使用 AI 的能力
C. 成为 AI 开发领域的技术专家
D. 记住不同 AI 工具的最佳提示词
✓ B — 能够高效、有效、合乎道德且安全地使用 AI 的能力
Q2

以下哪项不是 AI 流畅度框架中的 4D 之一?

A. 委派(Delegation)
B. 辨别(Discernment)
C. 文档(Documentation)
D. 描述(Description)
✓ C — 文档(Documentation)
Q3

使用 AI 开发学习目标时,本课程推荐什么方法?

A. 向 AI 提供您的专业知识、背景和标准,然后协作优化目标
B. 让 AI 根据学科独立生成所有目标
C. 避免将 AI 用于学习目标,因为这需要人类洞察
D. 只用 AI 检查您已写好的目标的语法
✓ A — 向 AI 提供您的专业知识、背景和标准,然后协作优化目标
Q4

在将描述(Description)应用于 AI 辅助评估设计时,教育工作者应该考虑什么?

A. 清晰阐述您特定评估的输出约束,如格式和风格
B. 学生使用 AI 的道德考量
C. 如何写一个适用于所有评估的单一提示词
D. 记录您的 AI 使用情况
✓ A — 清晰阐述您特定评估的输出约束,如格式和风格
Q5

在使用 AI 生成的评估材料时,以下哪项是有效使用辨别(Discernment)的例子?

A. 信任所有 AI 输出
B. 根据您的学习目标和学生需求批判性评估 AI 建议,并根据需要调整
C. 拒绝所有 AI 输出
D. 使用专门为出题创建的 AI 工具
✓ B — 根据您的学习目标和学生需求批判性评估 AI 建议,并根据需要调整
Q6

在 AI 辅助课程开发中,透明度和勤勉(Diligence)的好处是什么?

A. 以上皆是——向学生展示专业人士如何负责任地使用 AI,树立负责任的人机协作榜样,并为课程内容承担责任
B. 向学生展示专业人士如何思考 AI
C. 树立负责任的人机协作榜样
D. 为课程最终内容承担责任
✓ A — 以上皆是——向学生展示专业人士如何负责任地使用 AI,树立负责任的人机协作榜样,并为课程内容承担责任
第 09 课 面向学生的 AI 流畅度 8 题
Q1

根据 AI 流畅度框架,AI 流畅度是什么意思?

A. 能够高效、有效、合乎道德且安全地使用 AI 的能力
B. 记住不同 AI 工具的最佳提示词
C. 成为 AI 开发领域的技术专家
D. 用 AI 自动化所有可能的任务
✓ A — 能够高效、有效、合乎道德且安全地使用 AI 的能力
Q2

以下哪项不是 AI 流畅度框架中的 4D 之一?

A. 委派(Delegation)
B. 描述(Description)
C. 辨别(Discernment)
D. 文档(Documentation)
✓ D — 文档(Documentation)
Q3

以下哪种方法最能体现将 AI 作为学习伙伴而非替代者?

A. 让 AI 解释每道作业题的答案
B. 要求 AI 完整写出您的论文
C. 用 AI 快速完成作业以节省时间
D. 请求 AI 作为辩论伙伴来挑战您的论点
✓ D — 请求 AI 作为辩论伙伴来挑战您的论点
Q4

使用 AI 时,如何有效验证自己真的在学习?

A. 看看不借助 AI 能否向别人解释所学的概念
B. 统计每天与 AI 的互动次数
C. 让 AI 用更难的问题测试您
D. 把每项作业都用 AI 完成并查看成绩
✓ A — 看看不借助 AI 能否向别人解释所学的概念
Q5

本课程对在求职材料中使用 AI 的推荐方法是什么?

A. 永远不要将 AI 用于任何专业文件
B. AI 可以集思广益和起草,但您必须真实地代表自己
C. 只将 AI 用于求职信,不用于简历
D. 让 AI 写所有内容以确保完美的语法
✓ B — AI 可以集思广益和起草,但您必须真实地代表自己
Q6

为什么应该在职业场景中记录并有时披露您的 AI 使用情况?

A. 雇主总能检测到 AI 的使用
B. 这是所有求职申请的法律要求
C. 这能保证您获得工作
D. 透明度是 AI 流畅度的重要组成部分,而 AI 流畅度本身正成为有价值的职业技能
✓ D — 透明度是 AI 流畅度的重要组成部分,而 AI 流畅度本身正成为有价值的职业技能
Q7

"人在回路"是什么意思?

A. 您做出决策、掌舵,并在 AI 交互中承担责任
B. 您应该避免将 AI 用于重要任务
C. 您必须手动审查每个 AI 输出
D. 您需要了解 AI 的技术编程
✓ A — 您做出决策、掌舵,并在 AI 交互中承担责任
Q8

根据课程内容,在与 AI 协作时,人类贡献的独特价值是什么?

A. 人类总是比 AI 更准确
B. 人类不需要任何训练或练习
C. 人类比 AI 系统工作更快
D. 您特有的洞察力、判断力和关怀
✓ D — 您特有的洞察力、判断力和关怀
第 10 课 模型上下文协议:高级主题 10 题
Q1

您的 MCP 服务器需要使用 Claude 来汇总数据,但您不希望服务器承担 API 成本。应该使用什么功能?

A. Roots
B. 进度通知
C. 日志记录
D. Sampling(采样)
✓ D — Sampling(采样)
Q2

您的 MCP 工具发送"调用工具请求"并期望得到结果。这是什么类型的消息模式?

A. 进度消息
B. 通知消息
C. 请求-结果消息
D. 日志消息
✓ C — 请求-结果消息
Q3

您的 StreamableHTTP 服务器需要向客户端发送进度更新,但 HTTP 通常不允许服务器主动发送请求。StreamableHTTP 如何解决这个问题?

A. 创建服务器发送事件(SSE)连接
B. 将消息存储在数据库中
C. 改用 WebSockets
D. 切换到 stdio 传输
✓ A — 创建服务器发送事件(SSE)连接
Q4

用户要求 Claude"转换 video.mp4",但 Claude 不知道文件在哪里。哪个 MCP 功能有助于解决这个问题?

A. Roots
B. 进度通知
C. JSON 消息
D. Sampling
✓ A — Roots
Q5

您想要更简单的 HTTP 响应,不需要流式传输,只需获取普通 JSON 格式的最终结果。应该启用哪个标志?

A. streaming=False
B. simple_mode=True
C. stateless_http=True
D. json_response=True
✓ C — stateless_http=True
Q6

您在本地开发 MCP 服务器,想在同一台机器上测试客户端与服务器之间通信的最简单方法。应该使用哪种传输方式?

A. HTTP 传输
B. WebSocket 传输
C. StreamableHTTP 传输
D. Stdio 传输
✓ D — Stdio 传输
Q7

哪种传输方式要求客户端和服务器必须在同一台机器上运行?

A. TCP 传输
B. Stdio 传输
C. WebSocket 传输
D. HTTP 传输
✓ B — Stdio 传输
Q8

MCP 中的 Roots 是什么?

A. MCP 服务器的主要配置文件
B. 拥有完整系统访问权限的管理员用户
C. 告知 MCP 服务器可以访问哪些文件/文件夹的系统
D. 客户端与服务器之间的主要通信端点
✓ C — 告知 MCP 服务器可以访问哪些文件/文件夹的系统
Q9

MCP 连接初始化的正确顺序是什么?

A. 已初始化通知 → 初始化请求 → 初始化结果
B. 初始化请求 → 已初始化通知 → 初始化结果
C. 初始化结果 → 初始化请求 → 已初始化通知
D. 初始化请求 → 初始化结果 → 已初始化通知
✓ D — 初始化请求 → 初始化结果 → 已初始化通知
Q10

MCP 中的 Sampling 是什么?

A. 从多个来源收集数据的方法
B. 服务器通过已连接的 MCP 客户端访问语言模型的方式
C. 验证客户端凭证的过程
D. 优化服务器性能的技术
✓ B — 服务器通过已连接的 MCP 客户端访问语言模型的方式
第 11 课 Claude 与 Amazon Bedrock 21 题
Q1

在语言模型的背景下,Token 是什么?

A. 访问模型的特殊密码
B. 用户识别号码
C. 语言模型可以理解的最小单元
D. 系统的错误消息
✓ C — 语言模型可以理解的最小单元
Q2

MMLU 基准测试测试什么?

A. 仅数学推理
B. 57个不同学科的知识
C. 仅视觉理解
D. 仅编程能力
✓ B — 57个不同学科的知识
Q3

选择 AI 模型的三个主要标准是什么?

A. 训练数据、准确性和内存
B. 能力、速度和成本
C. 速度、颜色和大小
D. 年龄、流行度和功能
✓ B — 能力、速度和成本
Q4

提高温度设置会发生什么?

A. Claude 的响应变得更有创意和多样性
B. Claude 变得更注重事实
C. Claude 响应更快
D. Claude 使用更少的内存
✓ A — Claude 的响应变得更有创意和多样性
Q5

使用流式响应的主要好处是什么?

A. 成本更低
B. 适用于更长的提示词
C. 用户逐渐看到文字出现,减少感知等待时间
D. 提高准确性
✓ C — 用户逐渐看到文字出现,减少感知等待时间
Q6

系统提示的主要用途是什么?

A. 使响应更长
B. 给 Claude 指定特定的角色或行为规范
C. 提高处理速度
D. 降低 API 成本
✓ B — 给 Claude 指定特定的角色或行为规范
Q7

助手消息预填充(Prefilling)的作用是什么?

A. 使响应更长
B. 提供 Claude 响应的开头部分,以引导其方向
C. 加快处理速度
D. 减少 Token 使用量
✓ B — 提供 Claude 响应的开头部分,以引导其方向
Q8

Constitutional AI 与传统 AI 训练有何不同?

A. 只适用于小型模型
B. 使用更快的计算机
C. 始终需要人工监督
D. 从训练开始就将道德原则直接嵌入其中
✓ D — 从训练开始就将道德原则直接嵌入其中
Q9

哪款 Claude 模型最适合需要最高速度的任务?

A. Claude 3 Opus
B. Claude 3.5 Sonnet
C. Claude 3.5 Haiku
D. 所有模型速度相同
✓ C — Claude 3.5 Haiku
Q10

预训练和微调的主要区别是什么?

A. 预训练需要人工反馈,微调不需要
B. 微调使用的数据比预训练多
C. 预训练从海量数据集中构建通用知识;微调针对特定行为调整这些知识
D. 它们本质上是相同的过程
✓ C — 预训练从海量数据集中构建通用知识;微调针对特定行为调整这些知识
Q11

Claude 何时因停止序列(Stop Sequences)而停止生成文本?

A. 达到一定字数后
B. 没有想法时
C. 立即在生成任何指定停止字符串时
D. 达到时间限制后
✓ C — 立即在生成任何指定停止字符串时
Q12

提示词评估的主要目的是什么?

A. 降低 API 调用成本
B. 客观衡量并提高提示词的有效性
C. 使提示词更长
D. 使提示词更易读
✓ B — 客观衡量并提高提示词的有效性
Q13

为什么多轮对话无法通过 Claude 自动工作?

A. 您需要特殊权限
B. Claude 无法理解后续问题
C. 多轮对话需要额外付费
D. API 不存储任何之前的消息
✓ D — API 不存储任何之前的消息
Q14

延迟(Latency)在 AI 系统中衡量什么?

A. 处理的 Token 数量
B. 模型使用多少内存
C. 请求和响应之间的时间延迟
D. 模型答案的准确程度
✓ C — 请求和响应之间的时间延迟
Q15

为什么 XML 标签在 AI 提示词中有用?

A. 减少 Token 使用量
B. 让 AI 响应更快
C. 帮助组织和分隔提示词中不同类型的内容
D. API 要求使用它们
✓ C — 帮助组织和分隔提示词中不同类型的内容
Q16

AI 研究中的可解释性(Interpretability)是什么?

A. AI 模型预测的准确性
B. AI 模型处理信息的速度
C. 一个旨在让人类能够理解 AI 模型如何做出决策的研究领域
D. 将 AI 响应翻译成不同语言的能力
✓ C — 一个旨在让人类能够理解 AI 模型如何做出决策的研究领域
Q17

您正在构建一个需要查找当前天气数据的聊天机器人。哪个功能帮助 Claude 访问这些实时信息?

A. 更高的温度设置
B. 流式响应
C. 工具使用(调用天气 API)
D. 更长的系统提示
✓ C — 工具使用(调用天气 API)
Q18

您有一份800页的财务报告,想向 AI 提出具体问题。RAG 帮您做什么?

A. 创建整个文档的摘要
B. 仅将每个问题的相关部分发送给 AI
C. 将文档翻译成更简单的语言
D. 通过删除页面使文档更短
✓ B — 仅将每个问题的相关部分发送给 AI
Q19

Claude 想使用计算器工具。它发送什么来表示这一点?

A. 一条说"我需要计算"的文本消息
B. 包含工具名称和输入参数的 tool_use 内容块
C. 请求工具访问的错误消息
D. 包含计算参数的系统消息
✓ B — 包含工具名称和输入参数的 tool_use 内容块
Q20

在 MCP 架构中,三个主要组件是什么?

A. 客户端、服务器和数据库
B. 主机(Host)、客户端(Client)和服务器(Server)
C. 输入、处理和输出
D. 请求、响应和缓存
✓ B — 主机(Host)、客户端(Client)和服务器(Server)
Q21

什么是模型上下文协议(MCP)?

A. 训练 AI 模型的方法
B. 一种标准化协议,使 AI 应用程序能够安全连接到外部数据源
C. 让 AI 模型运行更快的方法
D. 保护 AI 模型的安全系统
✓ B — 一种标准化协议,使 AI 应用程序能够安全连接到外部数据源
第 12 课 Claude 与 Google Cloud Vertex AI 31 题
Q1

您想同时让 Claude 分析一个产品图像的6种不同材料。一个大提示词不够,应该怎么做?

A. 编写更长、更详细的提示词
B. 并行发送6个独立请求,然后合并结果
C. 先让用户选择一种材料
D. 使用带有材料工具的智能体
✓ B — 并行发送6个独立请求,然后合并结果
Q2

您正在构建一个系统:Claude 先创建内容,然后检查是否足够好,如果不够好则改进。这是什么模式?

A. 并行化
B. 评估-优化(Evaluator-Optimizer)
C. 路由
D. 链式
✓ B — 评估-优化(Evaluator-Optimizer)
Q3

您正在构建一个用户上传照片后始终经过相同4步处理流程的应用。应该使用哪种方法?

A. 带有照片工具的智能体
B. 单个复杂提示词
C. 多个智能体协作
D. 具有预定义步骤的工作流
✓ D — 具有预定义步骤的工作流
Q4

您的应用需要非常不同地处理"烹饪食谱"和"技术支持"两类问题。应该使用什么模式?

A. 链式
B. 并行化
C. 路由
D. 评估-优化
✓ C — 路由
Q5

在使用 Claude 时,什么定义了一个智能体?

A. Claude 必须严格遵循的预定步骤序列
B. 给 Claude 一个目标和工具,然后让它自己决定如何完成目标的设置
C. 将用户请求分类到不同类型的系统
D. 将复杂任务分解为并行子任务的方法
✓ B — 给 Claude 一个目标和工具,然后让它自己决定如何完成目标的设置
Q6

在 AI 智能体的背景下,环境检查(Environment Inspection)是什么?

A. 将用户请求分类到不同工作流类型的过程
B. 同时运行多个专项任务的技术
C. 将大任务分解为较小顺序步骤的方法
D. Claude 观察和理解其行动结果的能力
✓ D — Claude 观察和理解其行动结果的能力
Q7

您正在构建一个智能体。通常,应该给它"重构代码"工具,还是"读取文件"和"写入文件"这样的基本工具?

A. "重构代码"工具——更具体
B. 基本工具——更灵活
C. 两种工具都要
D. 都不要——智能体不应该有工具
✓ B — 基本工具——更灵活
Q8

您使用 Claude 集思广益创意故事想法,希望建议更加多样。应该怎么做?

A. 使用更多感叹号
B. 提高温度设置
C. 要求更长的响应
D. 多次发送相同请求
✓ B — 提高温度设置
Q9

您用自己的输入测试了提示词两次,完美运行后部署到生产环境。这种方法有什么风险?

A. 提示词运行成本过高
B. 用户会提供意想不到的输入导致提示词失效
C. Claude 将停止响应提示词
D. 提示词对用户来说太慢
✓ B — 用户会提供意想不到的输入导致提示词失效
Q10

您想改进提示词的第一句话。"能帮我处理一些关于太阳能板的事情吗?"可以改成什么?

A. "太阳能板很有趣,你同意吗?"
B. "你对太阳能板了解多少?"
C. "用简单的语言解释太阳能板如何将阳光转化为电能。"
D. "如果有时间的话告诉我关于太阳能板的事情"
✓ C — "用简单的语言解释太阳能板如何将阳光转化为电能。"
Q11

您要求 Claude 分析一个大数据文件,该文件与您的说明混在一起。保持组织有序的最佳方式是什么?

A. 将所有内容放在一个大段落中
B. 使用 XML 标签,如 \ 和 \
C. 全部使用大写字母
D. 用句点分隔各节
✓ B — 使用 XML 标签,如 \ 和 \
Q12

您为 Claude 写了一个提示词,想知道它实际效果如何。应该使用什么来获得客观的性能测量?

A. 提示工程技术
B. XML 标签和结构
C. 多样本提示示例
D. 提示词评估方法
✓ D — 提示词评估方法
Q13

您希望 Claude 生成干净的 JSON,不含任何 Markdown 格式或额外文字。最佳方法是什么?

A. 使用非常长、详细的提示词
B. 多次生成直到得到干净输出
C. 礼貌地要求"只要 JSON"
D. 用"\`\`\`json"预填充并使用"\`\`\`"作为停止序列
✓ D — 用"\`\`\`json"预填充并使用"\`\`\`"作为停止序列
Q14

您问 Claude"什么是披萨?"然后想跟进问"什么配料比较受欢迎?"但 Claude 不知道您还在谈论披萨。问题是什么?

A. API 连接不稳定
B. 您需要在每次 API 请求中发送完整的对话历史
C. 因为时间过了太久 Claude 忘记了
D. 您需要使用系统提示
✓ B — 您需要在每次 API 请求中发送完整的对话历史
Q15

您正在构建一个系统,需要非常不同地处理创意写作和法律文档审查。应该实现什么工作流模式?

A. 链式——按顺序处理两者
B. 并行化——同时运行两者
C. 路由——将每个引导到其专门处理器
D. 评估-优化——检查并改进每个
✓ C — 路由——将每个引导到其专门处理器
Q16

您希望 Claude 写一篇500字、包含三个主要部分的博客文章。哪种方法让您对输出有最多控制权?

A. 提供关于长度和结构的具体指导方针
B. 使用简单、简短的提示词
C. 只要求"关于这个话题的博客文章"
D. 让 Claude 发挥创意
✓ A — 提供关于长度和结构的具体指导方针
Q17

您正在构建一个 Claude 需要20秒才能响应的聊天应用。用户抱怨盯着加载屏幕。最好的解决方案是什么?

A. 告诉用户耐心等待
B. 向 Claude 发送更短的消息
C. 让加载动画更好看
D. 启用响应流式传输,在生成时显示文字
✓ D — 启用响应流式传输,在生成时显示文字
Q18

您希望 Claude 表现得像一个友好的老师,而不是给出泛泛的回复。应该使用什么?

A. 不同的标点符号
B. 更大声的文字
C. 更多问题
D. 系统提示
✓ D — 系统提示
Q19

您问 Claude"茶还是咖啡更好?"但希望它专门为咖啡辩护。应该在提示词中添加什么?

A. 什么都不加,Claude 会随机选择
B. 更高的温度设置
C. 明确的指令,如"论证咖啡更好"
D. 更长的问题
✓ C — 明确的指令,如"论证咖啡更好"
Q20

您第一次调用 Claude API。每次请求必须包含哪四项?

A. 用户名、密码、邮箱、电话
B. 日期、时间、位置、语言
C. API 密钥、模型名称、消息内容、最大 Token 数
D. 温度、速度、质量、格式
✓ C — API 密钥、模型名称、消息内容、最大 Token 数
Q21

您需要提示词评估的测试用例,但不想全部手写。有什么高效的替代方法?

A. 只使用一两个测试用例
B. 从其他项目复制测试用例
C. 跳过测试直接部署
D. 使用 Claude 自动生成测试用例
✓ D — 使用 Claude 自动生成测试用例
Q22

您正在构建一个与 Claude 对话的 Web 应用。API 密钥应该放在哪里?

A. 公开的 GitHub 仓库中
B. 网页的 JavaScript 代码中
C. 安全的服务器上
D. 用户的浏览器设置中
✓ C — 安全的服务器上
Q23

工具使用的主要用途是什么?

A. 减少 Claude 在对话中使用的内存量
B. 允许 Claude 访问实时信息并与外部系统交互
C. 自动更新 Claude 的知识库
D. 提高 Claude 的语言翻译能力
✓ B — 允许 Claude 访问实时信息并与外部系统交互
Q24

您希望 Claude 检测社交媒体帖子中的讽刺。哪种技术帮助 Claude 理解这个棘手的任务?

A. 使用更长、更详细的提示词
B. 展示带有正确标签的讽刺帖子示例
C. 让 Claude 更用心思考
D. 告诉 Claude 讽刺是存在的
✓ B — 展示带有正确标签的讽刺帖子示例
Q25

用户问 Claude"纽约现在的温度是多少?"没有工具的情况下会发生什么?

A. Claude 提供其训练数据中的温度
B. Claude 要求用户提供温度
C. Claude 表示它无法访问当前天气信息
D. Claude 自动连接天气网站
✓ C — Claude 表示它无法访问当前天气信息
Q26

用户问"公司的主要风险是什么?"您的向量数据库找到余弦相似度分别为0.95和0.3的文本块。应该检索哪个?

A. 两者都不检索
B. 同等重视两者
C. 相似度0.95的文本块(更相似)
D. 相似度0.3的文本块(不那么相似)
✓ C — 相似度0.95的文本块(更相似)
Q27

您正在构建内容审核系统,规则清晰:暴力内容归一个审核员,垃圾邮件归另一个,安全内容自动通过。应该使用什么模式?

A. 链式
B. 并行化
C. 评估-优化
D. 路由
✓ D — 路由
Q28

您有一份500页的公司报告,想向 Claude 提问。RAG 帮您做什么?

A. 每个问题只包含最相关的部分
B. 无需阅读就能快速提问
C. 将多份报告合并为一份
D. 通过删除页面使文档更短
✓ A — 每个问题只包含最相关的部分
Q29

当 Claude 使用工具时,它返回什么响应结构而不是简单的文本?

A. 只有工具参数,没有任何文本
B. 包含文本块和工具使用块的多块消息
C. 请求工具的错误消息
D. 包含工具说明的单一文本块
✓ B — 包含文本块和工具使用块的多块消息
Q30

哪种温度设置最适合事实性响应和编程辅助?

A. 低温度(0.0 - 0.3)
B. 高温度(0.8 - 1.0)
C. 中等温度(0.4 - 0.7)
D. 温度对事实准确性没有影响
✓ A — 低温度(0.0 - 0.3)
Q31

什么是检索增强生成(RAG)?

A. 提高语言模型处理速度的方法
B. 在专业数据集上训练模型的技术
C. 生成随机文本样本的方法
D. 从外部来源检索相关信息并将其包含在提示词中的技术,为 Claude 提供当前、具体的上下文
✓ D — 从外部来源检索相关信息并将其包含在提示词中的技术,为 Claude 提供当前、具体的上下文
第 13 课 AI 流畅度教学 12 题
Q1

在线性教学方法中,学生按什么顺序学习 4D?

A. 勤勉、委派、描述、辨别
B. 委派、描述、辨别、勤勉
C. 辨别、描述、委派、勤勉
D. 描述、委派、勤勉、辨别
✓ B — 委派、描述、辨别、勤勉
Q2

聚焦教学法(Focused Approach)涉及什么?

A. 同时教授所有 4D
B. 只关注技术技能
C. 从最高级的概念开始
D. 每次深入探索一个"D"
✓ D — 每次深入探索一个"D"
Q3

委派-勤勉循环(Delegation-Diligence Loop)主要解决什么?

A. 战术性、迭代式协作
B. 战略性和道德性决策
C. 技术实施
D. 提示工程技术
✓ B — 战略性和道德性决策
Q4

描述-辨别循环(Description-Discernment Loop)专注于什么?

A. 机构合规
B. 战略性和道德性决策
C. 战术性、迭代式协作
D. 评估设计
✓ C — 战术性、迭代式协作
Q5

非线性教学法(Non-linear Approach)涉及什么?

A. 只关注技术技能
B. 从最高级的概念开始
C. 每次深入探索一个"D"
D. 将所有 4D 作为相互连接的网络来教授
✓ D — 将所有 4D 作为相互连接的网络来教授
Q6

成果型评估(Outcome-based Assessment)主要关注什么?

A. 协作的过程
B. 学生通过 AI 协作产生的成果
C. 学生如何思考自己的思维
D. 道德考量
✓ B — 学生通过 AI 协作产生的成果
Q7

过程型评估(Process-based Assessment)检查什么?

A. 只检查最终产品
B. 学生随时间与 AI 合作的过程
C. 出勤记录
D. 考试成绩
✓ B — 学生随时间与 AI 合作的过程
Q8

反思型评估(Reflection-based Assessment)评估什么?

A. 元认知意识(Metacognitive Awareness)
B. 完成任务的速度
C. 技术熟练度
D. 同伴关系
✓ A — 元认知意识(Metacognitive Awareness)
Q9

作为 AI 流畅度作业组成部分,同伴评审如何帮助学生?

A. 避免个人工作
B. 通过评估他人的作品来发展辨别(Discernment)能力
C. 共享答案
D. 减轻教师工作量
✓ B — 通过评估他人的作品来发展辨别(Discernment)能力
Q10

通过场景教授 AI 流畅度可以帮助学生理解什么?

A. 各项能力在实践中如何相互连接
B. 历史背景
C. 仅理论
D. 技术规格
✓ A — 各项能力在实践中如何相互连接
Q11

学生政策声明是强大的 AI 流畅度作业组成部分,因为它们:

A. 帮助学生感到被赋权并对其 AI 互动负责
B. 需要非常深入的反思
C. 以上皆是——帮助学生发展自己的价值观、策略和方法,并感到被赋权和负责
D. 帮助学生发展自己的 AI 协作价值观、策略和方法
✓ C — 以上皆是——帮助学生发展自己的价值观、策略和方法,并感到被赋权和负责
Q12

在将 4D 整合到特定学科的对话中,重要的是要问:

A. 我们学科如何沟通?
B. 我们领域的质量标准是什么?
C. 我们领域的价值观和标准是什么?
D. 以上皆是
✓ D — 以上皆是
第 14 课 面向非营利组织的 AI 流畅度 10 题
Q1

哪个循环帮助您对何时以及如何使用 AI 做出深思熟虑、负责任的选择?

A. 委派-勤勉循环
B. 输入-输出循环
C. 描述-辨别循环
D. 反馈-迭代循环
✓ A — 委派-勤勉循环
Q2

4D 框架中的四项能力是什么?

A. 发现、开发、部署、调试
B. 方向、细节、决策、决心
C. 数据、设计、交付、文档
D. 委派、描述、辨别、勤勉
✓ D — 委派、描述、辨别、勤勉
Q3

课程中讨论的勤勉(Diligence)的三种类型是什么?

A. 速度、准确性和效率
B. 创建(Creation)、部署(Deployment)和透明度(Transparency)
C. 输入、处理和输出
D. 规划、执行和审查
✓ B — 创建(Creation)、部署(Deployment)和透明度(Transparency)
Q4

在决定用 AI 自动化哪些内容时,应该用什么问题来指导决策?

A. "AI 应该做这件事吗?"
B. "这会给我的同事留下深刻印象吗?"
C. "AI 能做这件事吗?"
D. "AI 应该做这件事吗?"——考虑使命对齐、关系维护和问责制
✓ D — "AI 应该做这件事吗?"——考虑使命对齐、关系维护和问责制
Q5

在与 AI 工具分享敏感数据之前,应该做什么?

A. 确保您使用的是付费工具
B. 审查 AI 工具的条款和条件
C. 所有 AI 都可以安全分享敏感数据
D. 永远不应该与 AI 分享敏感数据
✓ B — 审查 AI 工具的条款和条件
Q6

AI 流畅度是什么意思?

A. 用 AI 取代人工的能力
B. 从零开始编写 AI 系统的能力
C. 使用市场上每种 AI 工具的能力
D. 以高效、有效、道德和安全的方式使用 AI 的能力
✓ D — 以高效、有效、道德和安全的方式使用 AI 的能力
Q7

对于非营利组织,"人在回路"是什么意思?

A. 有时间的时候检查 AI 输出
B. 手动输入每个 AI 提示词
C. 让 AI 做所有决策以节省时间
D. 确保 AI 服务于您的使命,维护定义您工作的关系
✓ D — 确保 AI 服务于您的使命,维护定义您工作的关系
Q8

当 AI 为您的组织生成草稿时,最佳方法是什么?

A. 直接使用以节省时间
B. 应用辨别力——评估准确性,确保它反映您的声音和使命
C. 始终拒绝用于对外传播的 AI 草稿
D. 让董事会成员审查每个 AI 生成的内容
✓ B — 应用辨别力——评估准确性,确保它反映您的声音和使命
Q9

帮助 AI 理解您组织声音的一个有效方法是什么?

A. 让 AI 根据您的行业猜测您的语气
B. 只使用通用模板
C. 让 AI 决定什么听起来最好
D. 上传过去成功的工作作为示例
✓ D — 上传过去成功的工作作为示例
Q10

如何在数据分析中对 AI 能力建立信心?

A. 用您已知正确结果的数据测试 AI
B. 避免将 AI 用于任何数据相关任务
C. 只将 AI 用于您从未见过的数据
D. 使用最强大的 AI 工具
✓ A — 用您已知正确结果的数据测试 AI
第 15 课智能体技能入门暂无题目
第 16 课子代理入门暂无题目
第 17 课 AI 的能力与局限 10 题
Q1

预训练阶段产生什么?

A. 能够遵循指令的有用助手
B. 预测下一步内容的文档补全器
C. 检索事实的搜索引擎
D. 完全没有知识的模型
✓ B — 预测下一步内容的文档补全器
Q2

以下哪项是微调留下的"指纹"?

A. 上下文窗口大小
B. 知识截止日期
C. 迎合性(Sycophancy)——在压力下过于轻易地同意
D. Token 预测
✓ C — 迎合性(Sycophancy)——在压力下过于轻易地同意
Q3

生成式 AI 写出答案时,从根本上在做什么?

A. 在数据库中搜索最佳匹配
B. 通过计算推导出答案
C. 查阅经过验证的事实列表
D. 一次预测一个片段,预测接下来的文本内容
✓ D — 一次预测一个片段,预测接下来的文本内容
Q4

幻觉(Hallucination)往往集中在哪里?

A. 具体细节,如名称、日期、引用和 URL
B. 响应的开头句
C. 格式和结构
D. 高层次概念和摘要
✓ A — 具体细节,如名称、日期、引用和 URL
Q5

"知识截止日期"是什么意思?

A. 模型只能处理有限数量的话题
B. 模型在长时间对话后会忘记信息
C. 模型拒绝回答某些话题
D. 模型的训练数据有固定的截止日期——除非连接到其他来源,否则它对此之后的事情一无所知
✓ D — 模型的训练数据有固定的截止日期——除非连接到其他来源,否则它对此之后的事情一无所知
Q6

工作记忆(Working Memory)与其他三个属性有何不同?

A. 产品功能无法扩展它
B. 它有悬崖效应而不是渐进式下降——一切正常直到突然不行了
C. 它只对编程任务重要
D. 它随时间自动改善
✓ B — 它有悬崖效应而不是渐进式下降——一切正常直到突然不行了
Q7

"字面 vs 精神"(Letter over Spirit)描述的是什么?

A. 模型拒绝遵循任何指令
B. 模型字面上遵循了指令,但错过了您真正想要的意思
C. 模型优先考虑长度而非质量
D. 模型生成的文字过于正式
✓ B — 模型字面上遵循了指令,但错过了您真正想要的意思
Q8

一个幻觉引用(不存在的论文)是哪个属性的失败?

A. 工作记忆
B. 可操控性
C. 知识——具体来说是自信地生成听起来合理但虚假的细节
D. 下一个 Token 预测
✓ C — 知识——具体来说是自信地生成听起来合理但虚假的细节
Q9

"校准信任"(Calibrated Trust)在实践中意味着什么?

A. 在每个属性的连续统上定位您的任务,并相应调整您的习惯
B. 始终验证每个 AI 输出
C. 随着使用越多越信任 AI
D. 永远不要将 AI 用于重要任务
✓ A — 在每个属性的连续统上定位您的任务,并相应调整您的习惯
Q10

四大属性与 4D 框架有什么关系?

A. 4D 是您所做的事情;属性是您在做这些事情时所回应的东西
B. 属性完全取代了 4D
C. 属性只适用于辨别(Discernment)
D. 它们无关——是两个独立的系统
✓ A — 4D 是您所做的事情;属性是您在做这些事情时所回应的东西
第 18 课 面向小企业的 AI 流畅度 10 题
Q1

AI 流畅度是什么意思?

A. 用 AI 取代手动任务的能力
B. 从零开始编写 AI 系统的能力
C. 以高效、有效、道德和安全的方式使用 AI 的能力
D. 使用市场上每种 AI 工具的能力
✓ C — 以高效、有效、道德和安全的方式使用 AI 的能力
Q2

4D 框架中的四项能力是什么?

A. 数据、设计、交付、文档
B. 发现、开发、部署、调试
C. 委派、描述、辨别、勤勉
D. 方向、细节、决策、决心
✓ C — 委派、描述、辨别、勤勉
Q3

哪个循环帮助您对何时以及如何使用 AI 做出深思熟虑、负责任的选择?

A. 描述-辨别循环
B. 反馈-迭代循环
C. 委派-勤勉循环
D. 输入-输出循环
✓ C — 委派-勤勉循环
Q4

在决定是否为某项任务使用 AI 时,应该用什么问题来指导决策?

A. "这是最新的 AI 功能吗?"
B. "AI 能比我更快地完成吗?"
C. "AI 应该做这件事吗?"——考虑使命、关系和问责制
D. "这会给我的客户留下深刻印象吗?"
✓ C — "AI 应该做这件事吗?"——考虑使命、关系和问责制
Q5

以下关于 AI 的哪些说法是正确的?(选择所有适用项)

A. AI 有知识截止日期,可能没有最新事件的信息
B. AI 总是能验证其自身输出的准确性
C. AI 可以自信地产生不准确的信息——这种行为被称为幻觉
D. 在给定具体背景和明确指令时,AI 效果最佳
✓ D — 在给定具体背景和明确指令时,AI 效果最佳
Q6

当 AI 为您的业务生成草稿时,最佳方法是什么?

A. 假设所有事实和数据都是准确的
B. 直接使用以节省时间
C. 应用辨别力——验证准确性,确保它反映您的声音和业务
D. 永远不要在面向客户的材料中使用 AI 生成的内容
✓ C — 应用辨别力——验证准确性,确保它反映您的声音和业务
Q7

在与 AI 工具分享业务数据之前,首先应该做什么?

A. 确认您使用的是付费 AI 工具
B. 删除或匿名化敏感信息,如客户姓名和付款详情
C. 确保文件在 10MB 以下
D. 先将数据导出到电子表格
✓ B — 删除或匿名化敏感信息,如客户姓名和付款详情
Q8

以下哪些方法有助于在使用 AI 进行数据分析时建立信心?(选择所有适用项)

A. 共享完整的原始数据集以获得最准确的分析
B. 将 AI 的发现与您对相同数据的自身观察进行比较
C. 用您已知正确结果的数据测试 AI
D. 标记超出您数据实际显示范围的任何数字或结论
✓ D — 标记超出您数据实际显示范围的任何数字或结论
Q9

企业 AI 使用政策的主要目的是什么?

A. 满足政府对技术使用的规定
B. 防止员工未经许可使用 AI 工具
C. 记录每次 AI 交互以备法律用途
D. 就 AI 的用途、哪些保持人工处理以及团队如何保持问责制达成共识
✓ D — 就 AI 的用途、哪些保持人工处理以及团队如何保持问责制达成共识
Q10

什么样的提示词适合商业用途?

A. 尽可能少用词
B. 一次提出多个不相关的问题
C. 避免向 Claude 提供任何关于您业务的背景信息
D. 包含关于您的业务、目标以及有用响应应该是什么样子的具体背景信息
✓ D — 包含关于您的业务、目标以及有用响应应该是什么样子的具体背景信息