02专家重新提交 1
v1 → v2题面 Prompt字段差异
−拼接订单编号后执行查询
+使用预编译参数绑定订单编号
每一条专家数据,都来自真实且对口的工作场景。
题面从哪来、谁做的、怎么做的,都有 Proof of Work。
数据有没有价值,取决于题面背后有没有真实且对口的工作经验。
任务是猜出来的,标准是合成的。真实工作里的意图和取舍,从文件里还原不出来。
专家从自己的工作出发出题,AI 只辅助表述和格式,哪里用了 AI 都如实标出。
题面直接来自真实工作场景,自带 ground truth。再由当初负责这项工作的专家回访背景,还原场景和解题逻辑。
普通人挑不出错,不等于有经济价值。
四层结构,每一层是谁做的、哪里用了 AI,都有对应的 Proof of Work。
两条路径,最终汇成同一个可追溯的题面。
从审核结论与建议,到专家返修后的字段变化,均按轮次完整留存。
从进入题目、预览附件,到修改字段、提交结论,审核员的关键操作都与题目和时间一一对应。
在部分项目中,专家会为自己的作答录制讲解:本题考点是什么、golden solution 的思路、为什么这样判断。
本题考点「这道题考的是模型能不能识别出拼接 SQL 的注入风险——线上系统里最常见、也最容易被忽略的漏洞。」
示例讲解已转写为文字 · 音频为示意
六类证据,覆盖从出题到交付的每一步。