教學：控制權交接

依可用時間選擇教學方案

上課之前

1. 在課堂實際使用的瀏覽器和網路中打開手冊與實驗室。
2. 即時示範時，請建立一把可撤銷、低餘額的獨立金鑰；絕不要分享教師金鑰。
3. 依序執行「儲存並測試」、第 1 步、三筆點單預覽和一次完整 Eval；再把用量與費用和供應商控制台進行比較。
4. 準備腳本化的無金鑰路線；如果即時探測失敗，就切換過去。

無金鑰路線本身就是完整的一課

第一部分依照腳本執行、可以離線完成，也不需要金鑰。實驗室的第 2 步同樣在本機執行。其餘模型結果可以投影展示，或討論事先準備好的執行結果；不要在全班面前排查私人憑證。

告訴學習者，一次點擊最多會花多少

以下數字是邏輯呼叫次數和輸出上限，而不是價格承諾。即時費用取決於模型、快取、時段和供應商目前定價。

Eval 的並行數為 4。「停止」會阻止排程新請求，並嘗試中止正在執行的請求，但已在執行中的請求仍可能計費。已傳送卻沒有回傳用量的請求，費用是不明，而不是零。

學習者工作表

1. 寫下一種目前規則處理不了的說法，以及為它需要補上的規則。
2. 執行 Eval 1 前，預測分數並寫下一個理由。
3. 記錄基準、一個失敗案例，以及可能的失敗來源。
4. 說出一項改動，預測它的效果，然後執行 Eval 2。
5. 分別記錄一項改進和一項退步；不要藏起不方便的案例。
6. 轉移到你熟悉的領域：一個由模型做出的決定、一項保留在手上的控制、一個失敗輸入，以及一道不可逆操作前的權限關卡。

專案評分規準

每項標準依 0 分（缺少）、1 分（部分做到）或 2 分（有證據）評分。只要證據和取捨站得住腳，不同的系統架構同樣可以很優秀。

• 問題邊界：目標、非目標和模型權限。
• 失敗輸入：具體、真實且可重現。
• 最小評測：案例、預期證據和可檢查的評分規則。
• 不可逆操作關卡：在動作發生前，由程式碼或人介入。
• 信任邊界：供應商、工具、機密和不受信任的輸入。
• 反思：失敗、退步、成本、取捨和下一項測試。

接受證據，而不是唯一的標準答案

不含機密的主控台輸出、小型 JSON 或 Markdown 結果、程式碼連結、一個失敗案例的追蹤紀錄，或一份本機成績單，都可以作為有效證據。評分規準不限定特定框架、供應商或提示詞。

試教觀察表應只保存在本機。絕不要把學習者金鑰、提示詞、供應商原始回應內容、回覆或可識別個人的作業放進本站、螢幕截圖或 CI 紀錄。