自进化自动编码软件用法02

这里面Clipboard_Screenshot.png 的 转件表面待补是啥意思,以及状态 待专家是啥意思,我添加了反馈出现这些 下一步如何操作

这两个状态的真实含义和为什么你之前点了反馈还是这样,我都已经定位并修复了。

状态含义

字段 你看到的值 含义
AI 编码 学生回答问题R1 智能体对这条文本的预测类别
专家编码 待补 这条样本还没有专家给出的真实标签
状态 待专家 正在等待专家判定(expert_code 为空)
置信度 0.30 AI 对这个预测只有 30% 信心

为什么你点了"反馈"还是不变

之前的反馈弹窗只有两项:

  • 修正类型(类别混淆 / 规则不足...)
  • 反馈文本

它漏了一个最关键的东西:正确专家编码。 所以你即使写了反馈,后端也不知道"这条样本应该归到哪一类",只能把 feedback_text 记下来,但 expert_code 仍然是空的,因此状态继续显示"待专家"。

我做了什么修复

  1. 后端 backend/schemas/models.py :FeedbackIn 增加 expert_code 字段。
  2. 后端 backend/api/coding.py :/api/coding/feedback 现在会接收并把正确专家编码写入数据库,再交给内循环修正。
  3. 前端 frontend/src/pages/ExpertFeedback.tsx:反馈弹窗新增**"正确专家编码"下拉框(必填)**,选项来自任务里的类别定义。
  4. 重新 vite build、重启后端(端口 8000)。

你现在怎么操作

  1. 刷新页面。
  2. 进入「专家反馈」页,选择任务和轮次。
  3. 看到状态为「待专家」或「不一致」的样本,点右侧 反馈。
  4. 在弹窗里:
    • 正确专家编码:选择这条样本真实属于的类别
    • 修正类型:选"类别混淆"等
    • 反馈文本:写清楚为什么 AI 错了
  5. 点确定提交。
  6. 提交后该行状态会变成:
    • 一致:如果 AI 编码 = 你选的专家编码
    • 不一致:如果 AI 编码 ≠ 你选的专家编码
  7. 当本轮积累了若干不一致样本后,点右上角 「触发外循环(Reflection + Extraction)」,系统会把错误沉淀为规则/示例/错误记忆,用于下一轮。

注意

当前 API Key 还是无效的(DashScope 返回 401),所以内循环的 AI 修正会回退到 mock 模式,但专家编码的保存和状态更新已经能正常工作。等你换上有效的 DashScope Key 后,AI 修正本身也会真正生效。

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