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Como definir parâmetros de avaliação com sua IA

Conecte este MCP ao seu cliente de IA para buscar os limites de pontuação exatos necessários para seus testes de qualidade.

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Resposta rápida

Como defino parâmetros de avaliação para minha IA?

Sua IA utiliza a ferramenta get_dimension_benchmarks para buscar limites de pontuação específicos para diferentes dimensões de qualidade. Isso fornece ao seu agente os números exatos para decidir se uma nota é alta ou baixa. Veja abaixo como esses limites se aplicam aos resultados de qualidade.

Resultados dos parâmetros

Onde as notas se encaixam.

A IA usa esses limites para categorizar as notas do seu aplicativo.

APROVADO

Notas de alta qualidade

A IA identifica notas que atingem ou superam o limite exigido. Esses resultados são marcados como de alto desempenho.

REPROVADO

Notas de baixa qualidade

A IA detecta notas que ficam abaixo do mínimo definido. Elas são marcadas como insuficientes.

REVISÃO

Notas limítrofes

Notas que estão no limite de um parâmetro são sinalizadas para sua atenção. É aqui que você decide se o julgamento da IA está correto.

HUMANO

Ajustes manuais

Quando a IA sinaliza um conflito de parâmetros, você intervém para ajustar o limite ou a decisão final.

O fluxo

O que sua IA faz quando recebe a solicitação.

A IA cuida da busca de dados para que você foque apenas na análise.

  1. Buscar limites

    Seu agente solicita os limites de pontuação específicos para cada dimensão de qualidade.

    get_dimension_benchmarks

  2. Comparar notas

    A IA compara as notas atuais do seu aplicativo com os parâmetros recuperados.

    get_dimension_benchmarks

  3. Categorizar resultados

    O agente organiza cada nota nos grupos de aprovado, reprovado ou revisão com base nos dados.

    get_dimension_benchmarks

  4. Sinalizar anomalias

    A IA destaca notas que são estatisticamente incomuns em relação aos parâmetros.

    get_dimension_benchmarks

Teste

Copie estes comandos para começar.

Use estes prompts para iniciar o processo de definição de parâmetros.

Pontos de partida

Estes são modelos iniciais. Substitua os nomes das dimensões pelos nomes das suas métricas de qualidade reais.

Accelerator Application Quality Score Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_jzP4NK1jm33dd0NP6aFfcuMCufj9juqr2jZ0gJ25/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Accelerator Application Quality Score capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "accelerator-application-quality-score-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_jzP4NK1jm33dd0NP6aFfcuMCufj9juqr2jZ0gJ25/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Busque os parâmetros da dimensão 'Accuracy' para que eu possa avaliar este lote.

  • Compare as notas na minha planilha de 'User Experience' com os limites atuais.

  • Quais são os limites de aprovação e reprovação para a dimensão 'Security' agora?

  • Verifique as últimas notas de aplicação no meu repositório do GitHub comparando com os parâmetros de qualidade.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Comece aqui

Conecte o Accelerator Application Quality Score uma vez e pronto.

Basta clicar no link para conectar o MCP ao seu cliente. Seu login permanece criptografado em nosso sistema e você encontra todos os detalhes na página do Conector.

Conectar Accelerator Application Quality Score à sua IA

FAQ

Como a tarefa funciona

  • 01

    A IA pode alterar os limites dos parâmetros?

    Não. A IA apenas recupera os limites existentes usando a ferramenta. Você deve atualizar os parâmetros diretamente no seu sistema de origem.

  • 02

    A IA apaga meus dados de pontuação?

    Não. A IA apenas lê os dados de parâmetros para realizar as comparações. Ela não tem capacidade de excluir ou modificar seus registros.

  • 03

    Posso usar isso para criar novas regras?

    Não. A IA utiliza as regras que já existem. Ela não consegue criar novas lógicas de pontuação ou escrever novos valores de parâmetros.

  • 04

    O que acontece se uma dimensão não tiver um parâmetro?

    A IA informará que nenhum limite foi definido para essa dimensão específica.

  • 05

    Como a IA sabe se uma nota é 'forte'?

    Ela compara o valor numérico da nota com o valor específico retornado pela ferramenta get_dimension_benchmarks.

  • Mais dúvidas sobre o Accelerator Application Quality Score? A página do Conector responde. Veja tudo o que o Conector Accelerator Application Quality Score pode fazer

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