怎么写《软件确认计划》才能拿满分？（精选5篇）

更新日期:2025-06-22 13:57

写作核心提示：

标题：撰写软件确认计划时应注意的事项
正文：
软件确认计划是软件开发过程中至关重要的一环，它确保了软件产品能够满足预定的需求和标准。在撰写软件确认计划时，以下事项应当特别注意：
1. "明确项目目标与需求"： - 确保计划中详细列出了软件项目的目标、范围和预期成果。 - 明确软件应满足的用户需求和业务需求。
2. "详细的测试策略"： - 制定全面的测试策略，包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。 - 确定测试的优先级和测试用例的覆盖范围。
3. "测试环境与工具"： - 描述测试所需的环境设置，包括硬件、软件和网络配置。 - 列出将使用的测试工具和自动化脚本。
4. "风险评估与缓解措施"： - 识别可能的风险点，如技术风险、进度风险和资源风险。 - 制定相应的缓解措施和备选方案。
5. "时间表与里程碑"： - 制定详细的测试时间表，包括每个测试阶段的开始和结束日期。 - 设定关键里程碑，确保项目按计划进行。
6. "资源分配"： - 明确参与测试的人员及其角色和职责。 - 确保测试资源（如测试人员、设备、工具等）得到合理分配。
7. "沟通与协作"：

高级应用教程第37章：验证链（CoVe）提示法

《生成式AI与提示工程权威指南》高级应用教程第37章：验证链（Chain-of-Verification，CoVe）提示法

一段话总结

《生成式 AI 与提示工程权威指南》第 37 章介绍的验证链（CoVe）提示法是一种自我修正技术，通过生成基准、规划验证问题、执行验证、生成最终这四步流程，能有效减少大语言模型中的事实性错误（幻觉现象），在准确率上优于零样本学习、少样本学习及思维链（CoT）等方法，但无法完全消除幻觉，尤其在推理步骤中表现明显，且仅针对直接陈述的事实性错误，未评估对其他类型幻觉的效果。

----- 以下为正文 -----

要点总结

• 减少幻觉现象：CoVe通过验证性问题机制，有效降低大语言模型（LLMs）中的事实性错误

• 准确率提升：在生成精确方面，CoVe表现优于零样本学习、少样本学习及思维链（CoT）等方法

• 四步验证流程：包含基线响应生成→验证问题规划→验证问题解答→最终输出优化

• 现存局限：CoVe虽能减少但无法完全消除幻觉问题，在推理步骤中尤为明显

什么是CoVe提示法？

大语言模型（LLMs）生成的往往看似合理，实则错误，这种现象被称为“幻觉”（hallucination），目前仍未完全解决。幻觉在涉及冷门知识、训练语料中低频出现的事实，或生成长篇文本（多句话或段落）时尤为明显。

在推理任务中，思维链（Chain-of-Thought, CoT）¹通过让模型先输出推理过程再生成最终答案，提升了质量。而验证链（Chain-of-Verification, CoVe）²采用了类似的思路，通过验证性问题优化模型输出。

验证链（CoVe）提示法是一种自我修正技术：首先生成初步，随后规划验证性问题以检查答案的合理性，再系统这些问题，最终生成优化后的答案。这些验证性问题的答案通常比初始更简短、更易验证。通过将验证问题及其答案作为反馈提供给模型，初始得以改进。

以下是一个使用CoVe优化原始答案的示例：

Prompt（查询）：

列举几位出生于纽约州纽约市的政治人物。

AI Output（基准）：

以下是几位出生于纽约州纽约市的政治人物：

希拉里·克林顿（Hillary Clinton） - 前美国国务卿，民主党前总统候选人

唐纳德·特朗普（Donald Trump） - 美国前总统

迈克尔·布隆伯格（Michael Bloomberg） - 纽约市前市长，民主党前总统候选人

...

Prompt（验证计划）：

希拉里·克林顿出生在哪里？唐纳德·特朗普出生在哪里？迈克尔·布隆伯格出生在哪里？...

AI Output（执行验证）：

希拉里·克林顿（Hillary Clinton）1947年10月26日出生于美国伊利诺伊州芝加哥市；唐纳德·特朗普（Donald Trump）1946年6月14日出生于美国纽约州纽约市皇后区；迈克尔·布隆伯格（Michael Bloomberg）1942年2月14日出生于美国马萨诸塞州波士顿市...

AI Output（最终核验结果）：

以下是几位出生于纽约州纽约市的政治人物：

唐纳德·特朗普（Donald Trump） - 美国前总统

亚历山德里娅·奥卡西奥-科尔特斯（Alexandria Ocasio-Cortez） - 美国众议院民主党议员

...

如上述示例所示，单个验证问题的比原始长文本答案更为准确。

如何使用CoVe提示法？

采用CoV进行生成分为4个步骤：

生成基准

在此步骤中，提示模型生成草稿。该可能存在事实性错误。

规划验证问题

基于查询内容和初始，生成一系列验证性问题。

执行验证

提示大语言模型对每个验证性问题生成。

生成最终

整合前一步骤的验证结果，生成最终。

让我们通过一个示例来更好地理解这一流程。

假设我们需要找出在纽约市(NYC)出生的政治家名单。

第一步：生成基准

提示模型获取在纽约市出生的政治家名单。

Prompt：

列出所有出生于纽约市(NYC)的政治人物名单。

Output：

1. 迈克尔·布隆伯格（Michael Bloomberg）

2. 唐纳德·特朗普（Donald Trump）

3. 富兰克林·D·罗斯福（Franklin D. Roosevelt）

4. 鲁迪·朱利安尼（Rudy Giuliani）

5. 西奥多·罗斯福（Theodore Roosevelt）

6. 埃德·科赫（Ed Koch）

7. 柯尔斯滕·吉利布兰德（Kirsten Gillibrand）

8. 查克·舒默（Chuck Schumer）

9. 比尔·德布拉西奥（Bill de Blasio）

10. 约翰·林赛（John Lindsay）

第二步：验证问题规划

生成用于核验模型的验证问题清单

Prompt：

列出所有在纽约市出生的政治人物：

1. 迈克尔·布隆伯格

2. 唐纳德·特朗普

3. 富兰克林·D·罗斯福

4. 鲁迪·朱利安尼

5. 西奥多·罗斯福

6. 埃德·科赫

7. 柯尔斯滕·吉利布兰德

8. 查克·舒默

9. 比尔·德布拉西奥

10. 约翰·林赛

生成简短验证问题以确认每位政治人物是否出生于纽约市。

Output：

迈克尔·布隆伯格是在纽约市出生的吗？

唐纳德·特朗普是在纽约市出生的吗？

富兰克林·D·罗斯福是在纽约市出生的吗？

鲁迪·朱利安尼是在纽约市出生的吗？

西奥多·罗斯福是在纽约市出生的吗？

埃德·科赫是在纽约市出生的吗？

柯尔斯滕·吉利布兰德是在纽约市出生的吗？

查克·舒默是在纽约市出生的吗？

比尔·德布拉西奥是在纽约市出生的吗？

约翰·林赛是在纽约市出生的吗？

第三步：验证执行

获取每个验证问题的答案。

Prompt：

以下每个问题（在问号后立即作答）：

迈克尔·布隆伯格是在纽约市出生的吗？

唐纳德·特朗普是在纽约市出生的吗？

富兰克林·D·罗斯福是在纽约市出生的吗？

鲁迪·朱利安尼是在纽约市出生的吗？

西奥多·罗斯福是在纽约市出生的吗？

埃德·科赫是在纽约市出生的吗？

柯尔斯滕·吉利布兰德是在纽约市出生的吗？

查克·舒默是在纽约市出生的吗？

比尔·德布拉西奥是在纽约市出生的吗？

约翰·林赛是在纽约市出生的吗？

Output：

迈克尔·布隆伯格是在纽约市出生的吗？ 否。

唐纳德·特朗普是在纽约市出生的吗？ 是。

富兰克林·D·罗斯福是在纽约市出生的吗？ 否。

鲁迪·朱利安尼是在纽约市出生的吗？ 是。

西奥多·罗斯福是在纽约市出生的吗？ 否。

埃德·科赫是在纽约市出生的吗？ 否。

柯尔斯滕·吉利布兰德是在纽约市出生的吗？ 否。

查克·舒默是在纽约市出生的吗？ 是。

比尔·德布拉西奥是在纽约市出生的吗？ 否。

约翰·林赛是在纽约市出生的吗？ 是。

第四步：最终生成

使用上一步的答案来完善原始。

Prompt：

列出所有在纽约市出生的政治人物：

1. 迈克尔·布隆伯格

2. 唐纳德·特朗普

3. 富兰克林·D·罗斯福

4. 鲁迪·朱利安尼

5. 西奥多·罗斯福

6. 埃德·科赫

7. 柯尔斯滕·吉利布兰德

8. 查克·舒默

9. 比尔·德布拉西奥

10. 约翰·林赛

使用以下验证问题和答案并提供修订后的名单：

迈克尔·布隆伯格是在纽约市出生的吗？ 否。

唐纳德·特朗普是在纽约市出生的吗？ 是。

富兰克林·D·罗斯福是在纽约市出生的吗？ 否。

鲁迪·朱利安尼是在纽约市出生的吗？ 是。

西奥多·罗斯福是在纽约市出生的吗？ 否。

埃德·科赫是在纽约市出生的吗？ 否。

柯尔斯滕·吉利布兰德是在纽约市出生的吗？ 否。

查克·舒默是在纽约市出生的吗？ 是。

比尔·德布拉西奥是在纽约市出生的吗？ 否。

约翰·林赛是在纽约市出生的吗？ 是。

Output：

列出所有在纽约市出生的政治人物：

1. 唐纳德·特朗普

2. 鲁迪·朱利安尼

3. 查克·舒默

4. 约翰·林赛

如预期，大语言模型最终提炼的仅包含那些经第三步验证问题确认出生于纽约市的人士。

请注意，与上述示例不同，原论文采用少样本提示(Few-Shot Prompting)来执行整个流程。

什么是CoVe提示法的效果？

采用CoVe进行列表式和长文本生成的实验表明：

CoVe表现显著优于零样本学习（Zero-Shot）、少样本学习（Few-Shot）和思维链（CoT）方法。采用CoVe后，幻觉现象有所减少。

CoVe提升了闭卷问答任务的表现。采用CoVe方法使F1分数提高了23%（从0.39提升至0.48）。

在长文本内容生成任务中，基于CoVe的Llama模型表现优于InstructGPT、ChatGPT和PerplexityAI。

CoVe提示法的局限性

• CoVe减少了生成中的幻觉现象，但并未完全消除

• 本文仅针对直接陈述的事实性错误这类幻觉进行降低，未评估CoVe在减少其他类型幻觉（如错误推理步骤）方面的效果

• CoVe方法依赖大语言模型自行发现其不准确之处。若模型无法识别自身错误，则无法受益于CoVe

结论

幻觉现象在大语言模型中普遍存在，特别是在生成包含多句话的长段落时更为明显。此类幻觉会降低生成的质量。CoVe是一种无需训练或微调即可有效减少大语言模型中幻觉的简易技术。但本文仅研究了CoVe在减少事实性错误方面的效果，未涉及其对其他类型幻觉的改善作用。

强基计划网上确认：关乎录取的关键一步，考生必须重视​​​​

随着强基计划招生工作的推进，一个看似细微却至关重要的环节摆在了考生面前 —— 网上确认。这一步骤并非可有可无的流程，而是决定考生能否参与强基计划后续选拔的关键节点。然而，每年都有部分考生因忽视或不了解网上确认的要求，错失了通往理想院校和专业的机会。因此，深入分析强基计划网上确认的重要性、关键信息及注意事项，对考生而言具有重要的现实意义。

一、网上确认：强基计划录取的 “资格通行证”

确认参考资格，筛选真正意向考生

强基计划旨在选拔对基础学科有浓厚兴趣、具有培养潜质的学生。网上确认环节要求考生明确表示是否参加学校组织的校考，这实际上是对考生报考意愿的进一步确认。通过这一环节，高校能够筛选出真正对学校和专业感兴趣的考生，避免资源浪费，也让有强烈意愿的考生获得更多机会。例如，某高校强基计划招生负责人提到：“网上确认能帮助我们更精准地定位目标考生，确保校考环节的效率和质量。”

锁定报考院校，避免多重录取冲突

强基计划规定，考生在报名时可填报多所院校，但在网上确认阶段，需要选择最终参与校考的院校。这一设置既给予了考生一定的选择空间，又能避免后续录取过程中出现多重录取的情况，维护招生秩序的公平性和严肃性。以 2024 年的情况为例，不少考生在报名时填报了 3-4 所院校，但在网上确认时根据自身实际情况和院校偏好，最终锁定 1-2 所院校，从而更有针对性地备考。

完善报考信息，确保录取流程顺畅

网上确认不仅是确认参考意向，还涉及到报考信息的最后核对与完善。考生需要在此阶段检查个人基本信息、报考专业等是否准确无误，如有错误及时修正，以免影响后续的资格审核、考试安排及录取结果。每年都有考生因信息填写错误且未在网上确认时修正，导致无法正常参加考试或录取，这样的教训值得每一位考生警惕。

二、网上确认关键信息与操作要点

时间节点：错过即失去资格

各高校强基计划网上确认的时间通常较短，且不同高校的时间安排存在差异，一般集中在高考结束后、成绩公布前的这段时间。例如，2025 年部分高校的网上确认时间为 6 月 12 日 - 6 月 18 日，考生必须在规定时间内完成操作，逾期未确认者将被视为自动放弃强基计划校考资格。这就要求考生密切关注报考院校的官方通知，可将时间节点记录在显眼位置，或设置手机提醒，确保不会因疏忽而错过。

操作流程：步步为营保无误

虽然不同高校的网上确认平台和具体操作可能略有不同，但总体流程大致相似。考生通常需要登录报名系统，进入 “网上确认” 页面，阅读相关须知后，选择 “确认参加” 或 “放弃参加” 校考。若确认参加，还需按照要求完成缴费（如有）、选择考试地点等操作。在操作过程中，考生要仔细阅读每一步的提示信息，确保每一个环节都准确无误。完成确认后，最好保存好确认截图或相关凭证，以备后续查询。

材料准备：有备无患少麻烦

部分高校在网上确认时可能会要求考生上传相关材料，如获奖证书、个人陈述等，用于进一步的资格审核。考生应提前整理好这些材料，确保其真实、完整、清晰。例如，若考生在学科竞赛中获得过奖项，需准备好获奖证书的扫描件或照片；若有特殊的学习经历或成果，也应整理成文字材料，以便在需要时及时上传。提前做好材料准备，能避免因临时查找而耽误时间或出现遗漏。

三、考生常见问题与应对策略

多所院校确认时间冲突：理性抉择重重点

当报考的多所院校网上确认时间重叠时，考生需要冷静分析，理性抉择。可从院校层次、专业实力、自身兴趣、录取概率等多个维度进行综合评估，确定最适合自己的院校。例如，若考生对某所院校的某一基础学科有强烈兴趣，且该院校在该学科领域具有顶尖的师资和科研资源，即使另一所院校层次相当，也应优先考虑前者。在抉择过程中，可参考院校的招生简章、学科评估结果、往年录取数据等信息，做出明智的选择。

对是否确认参加校考犹豫不决：综合评估断取舍

有些考生在是否确认参加校考的问题上犹豫不决，担心确认后高考成绩不理想浪费机会，又怕不确认错过可能的录取机会。对此，考生可根据自身高考后的估分情况、院校的入围分数线（可参考往年数据）以及自身的学科优势等进行综合评估。如果估分与院校往年入围分数线差距不大，且自身在相关学科方面有突出表现，不妨确认参加校考，争取机会；如果估分差距较大，则可谨慎选择放弃，将精力集中在普通批次的报考上。

操作过程中遇到技术问题：及时沟通求帮助

网上确认过程中，可能会出现网络卡顿、系统故障、信息填写错误等技术问题。一旦遇到此类情况，考生不要慌乱，应第一时间联系报考院校的招生办公室或技术支持部门，说明情况并寻求帮助。同时，保留好相关证据，如错误提示截图等，以便工作人员更好地解决问题。此外，考生在进行网上确认时，最好选择网络稳定的环境，使用主流浏览器，并提前了解系统的操作要求，减少技术问题出现的概率。

四、网上确认背后的深层意义与考生准备

体现考生的规划意识与责任意识

网上确认看似是一个简单的操作环节，实则体现了考生的规划意识和责任意识。能够按时、准确完成网上确认的考生，往往对自己的升学路径有清晰的规划，并且具备严谨、负责的态度。这种意识和态度不仅在强基计划的选拔中重要，也将对考生未来的学习和生活产生积极影响。因此，考生应将网上确认视为锻炼自身规划和责任意识的机会，认真对待。

为校考和后续录取奠定基础

顺利完成网上确认，意味着考生获得了参加校考的资格，而校考成绩在强基计划录取中占有重要比重。考生在完成网上确认后，应迅速将精力投入到校考备考中，根据院校的校考科目和要求，制定详细的备考计划。例如，校考通常包括笔试、面试和体测等环节，考生可针对不同环节进行有针对性的准备，提升自己的综合竞争力，为后续的录取奠定坚实基础。

五、链接个人发展与国家人才培养战略

强基计划是国家为选拔培养基础学科拔尖人才而推出的重要举措，旨在服务国家重大战略需求。考生参与强基计划并认真对待网上确认等各个环节，不仅是为了个人的升学发展，也是在响应国家的人才培养战略。通过强基计划进入高校的考生，将在基础学科领域接受更专业、更系统的培养，有望成为相关领域的领军人才，为国家的科技进步和社会发展贡献力量。从这个角度看，网上确认不仅是一个升学环节，更是考生与国家人才培养战略相链接的重要节点。

强基计划网上确认虽小，却承载着重要的意义和作用。考生应充分认识到这一环节的关键性，以严谨、认真的态度对待，准确把握时间节点，熟悉操作流程，做好材料准备，妥善应对可能出现的问题。只有顺利跨过网上确认这一步，才能真正开启强基计划的后续选拔之旅，向着自己的理想院校和专业迈出坚实的一步。希望每一位考生都能重视网上确认，把握机会，在强基计划的选拔中展现出自己的最佳状态，实现个人发展与国家需求的有机结合。

附：