Mervia AcademyLearn
เวิร์กช็อป Context Management 10xContext Management 10x Workshop

Context Management 104: examples และ constraintsContext Management 104: examples and constraints

ใช้ examples, non-examples, acceptance criteria และ constraints เพื่อให้ output ของ AI ตรงกับงานจริงที่ต้องการUse examples, non-examples, acceptance criteria, and constraints to make AI output match the work you actually need.

Examples are some of the strongest context you can give AI.

A rule says what you want. An example shows what you mean.

Why examples work

Compare these two instructions:

Write in a clear, practical style.

and:

Use this style:
- short paragraphs
- direct explanations
- concrete examples
- no hype
- Thai terms can keep common English words like task, context, output

Example:
[paste a short sample]

The second version is easier to follow because the model sees the pattern.

Use one good example first

Start with one strong example instead of ten weak examples.

A good example should be:

  • close to the task
  • short enough to inspect
  • clean enough to copy patterns from
  • labeled with what makes it good

Example:

Good example:
[paste example]

Why it is good:
- opens with the decision
- uses beginner language
- includes one exercise
- avoids selling the paid course

The explanation matters. It tells the model what to imitate.

Add a non-example

A non-example shows what to avoid.

Do not write like this:
[paste weak example]

Why this is wrong:
- too abstract
- uses buzzwords
- no concrete practice
- implies a certificate that the free workshop does not include

Non-examples are useful when the model keeps drifting into a pattern you dislike.

Constraints are boundaries

Constraints tell the model what must stay true.

Good constraints:

Constraints:
- Thai is the default language.
- Keep product name as "Mervia Academy".
- Do not promise instructor access.
- Use /workshops/{slug}/ route examples.
- Keep each section under 120 words.

Weak constraints:

Make it good.
Make it premium.
Make it modern.

If a constraint is subjective, make it observable.

Instead of:

Make it beginner-friendly.

use:

Beginner-friendly means:
- explain new terms the first time they appear
- avoid assuming coding knowledge
- include one copy-paste template
- end with one practice task

Acceptance criteria

Acceptance criteria are checks for the final output.

Acceptance criteria:
- Includes English and Thai sections.
- Has one practical template.
- Includes one exercise.
- Does not mention paid access.
- Ends with the next lesson link.

This helps both the model and the human reviewer.

Put examples after the task brief

A useful order is:

Task brief
Sources
Examples
Non-examples
Constraints
Output format
Acceptance criteria

Do not hide the task after long examples. The model should know the job before reading patterns.

Practice: build an example pack

Choose a task you often give AI.

Create this context block:

Task:

Good example:

Why this example is good:

Non-example:

Why this example is wrong:

Constraints:

Acceptance criteria:

Then ask AI to produce one new output and explain which parts of the example it followed.

Next: Context Management 105 - compress and refresh context.

example คือ context ที่แรงมากสำหรับ AI

rule บอกว่าคุณต้องการอะไร example แสดงให้เห็นว่าหมายถึงอะไร

ทำไม example ได้ผล

เปรียบเทียบสองคำสั่งนี้:

เขียนให้ชัด practical

กับ:

ใช้ style นี้:
- paragraph สั้น
- อธิบายตรง
- มีตัวอย่าง concrete
- ไม่ hype
- Thai term สามารถคง English words ที่ใช้บ่อย เช่น task, context, output

Example:
[paste sample สั้น]

แบบที่สองทำตามง่ายกว่า เพราะ model เห็น pattern

เริ่มจาก example ดีๆ หนึ่งอัน

เริ่มด้วย strong example หนึ่งอัน ดีกว่า example อ่อนสิบอัน

example ที่ดีควร:

  • ใกล้กับ task
  • สั้นพอให้ตรวจได้
  • สะอาดพอให้ copy pattern
  • มี label ว่าดีตรงไหน

ตัวอย่าง:

Good example:
[paste example]

Why it is good:
- เปิดด้วย decision
- ใช้ภาษา beginner
- มี exercise หนึ่งอัน
- ไม่ขาย paid course

คำอธิบายสำคัญ เพราะบอก model ว่าควร imitate ส่วนไหน

เพิ่ม non-example

non-example แสดงสิ่งที่ไม่ต้องการ

Do not write like this:
[paste weak example]

Why this is wrong:
- abstract เกินไป
- ใช้ buzzword
- ไม่มี practice ที่ concrete
- imply เรื่อง certificate ที่ free workshop ไม่มี

non-example มีประโยชน์เมื่อ model ชอบหลุดไป pattern ที่คุณไม่ต้องการ

Constraints คือ boundary

constraints บอก model ว่าอะไรต้องเป็นจริงเสมอ

constraints ที่ดี:

Constraints:
- Thai is the default language.
- ใช้ชื่อ product ว่า "Mervia Academy".
- ห้าม promise instructor access.
- ใช้ตัวอย่าง route /workshops/{slug}/.
- แต่ละ section ไม่เกิน 120 words.

constraints ที่อ่อน:

Make it good.
Make it premium.
Make it modern.

ถ้า constraint เป็น subjective ให้ทำให้ observable

แทนที่จะเขียน:

Make it beginner-friendly.

ให้ใช้:

Beginner-friendly means:
- explain term ใหม่ครั้งแรกที่ใช้
- อย่า assume ว่ารู้ coding
- มี template ที่ copy-paste ได้หนึ่งอัน
- จบด้วย practice task หนึ่งอัน

Acceptance criteria

acceptance criteria คือ checklist สำหรับ output สุดท้าย

Acceptance criteria:
- มี English และ Thai sections.
- มี template practical หนึ่งอัน.
- มี exercise หนึ่งอัน.
- ไม่พูดถึง paid access.
- จบด้วย link ไป lesson ถัดไป.

ช่วยทั้ง model และคน review

วาง example หลัง task brief

ลำดับที่ใช้ได้ดีคือ:

Task brief
Sources
Examples
Non-examples
Constraints
Output format
Acceptance criteria

อย่าซ่อน task ไว้หลัง example ยาวๆ model ควรรู้งานก่อนอ่าน pattern

แบบฝึกหัด: สร้าง example pack

เลือก task ที่คุณให้ AI บ่อย

สร้าง context block นี้:

Task:

Good example:

Why this example is good:

Non-example:

Why this example is wrong:

Constraints:

Acceptance criteria:

จากนั้นให้ AI สร้าง output ใหม่หนึ่งชิ้น และอธิบายว่าส่วนไหนของ example ถูกนำไปใช้

ถัดไป: Context Management 105 - ย่อและ refresh context.

เข้าสู่ระบบเพื่อบันทึกความคืบหน้าSign in to track your progress

เข้าสู่ระบบSign in