Examples

Worked examples 是 Prov-AI AP 對外發布的核心——每一個 example 把實際的 AI-assisted KOS editing 工作流完整對應到 RDF instances，展示 AP 的設計如何處理現實複雜度。

v0.1.2 Examples

L13 Paiban — 在地化 × 同義詞辨識

L 系列首例 worked example。從 AAT 300265896 paiban 的中文同義詞辨識過程出發（祭孔樂器拍板），展示：

• 3 strategies 平行對照（Version A: Direct / Version B: AAT-guided / Version C: SPO Triple）— 用 prov:Collection.hadMember 容納（R-069 模式 A）
• 6 類 evidence system（vs C02 的 4 類；含領域專家證據）
• 10 candidate × 11 DecisionNote 多對多治理結構（每候選一筆 DecisionNote + 1 overview）
• 舂牘 vs 牘關鍵分流（同 relation_type=historical-related 但不同 outcome）— L 系列同義詞邊界治理關鍵案例
• 2026-05-19 領域專家複審（採 SourceEvidence 模式不創 ExpertReview TaskRun，R-067）
• metaJSON.candidate_role 多態（NPT / historic_predecessor_retained / rejected）— R-068.1 次要承載 + R-068 多對多 capture guidance

v0.1.1 Examples

C02 Motifs — 中文化 × 術語翻譯

第一個正式 worked example。從 AAT 300010098 motifs 的中文偏好詞決策過程出發，展示：

• 同一案例的 兩個 Artifact（第一輪術語轉譯 + 第二輪審查）如何用 prov:wasInformedBy 連接（R-069 模式 B 順序審查）
• 跨模型 turn-level association（gpt-4o + o3）
• prompt_attachments 如何對應到 SourceEvidence + dcterms:source
• DecisionNote + DecisionOutcome:Adopted 的決策結果記錄
• Probing / Revising / InitialPrompting 三種 TurnRunType 的實例

Roadmap

Example	任務類型	預定版本
L08 bianzhong — 範圍註撰寫	ScopeNoteAuthoring	v0.2
Ming 300018438	(待規劃)	v0.4+
API path example（OpenAI API 直連而非 ChatGPT share）	TermTranslation	v0.3
JSON-LD 對照範例	（與 Turtle 等價的 JSON-LD 序列化）	v0.3

範例選取原則

選為 worked example 的 case 需要：

1. AP 對映已收斂 — 至少完成一輪 AP 對映審查（如 C02 的 AP 對映審查收斂報告）
2. 展示某種設計挑戰（如 C02 展示跨輪次 Artifact、L13 將展示同義詞群組結構、L08 將展示範圍註撰寫的多 source 整合）
3. 覆蓋多個 CQ — 不只是 CQ1–CQ3 定錨層
4. 能單獨成立 — 不必看其他 example 也能讀懂

文件層次

每個 worked example 含三層內容：

層	內容	對應檔案
敘事版（人讀）	故事化的工作流描述 + 對應的 RDF triple 片段	docs/examples/<case>.md
完整 TTL（機器讀）	對應全部 RDF instances 的 Turtle 序列化	examples/<case>.ttl
JSON-LD（機器讀；v0.3+）	與 TTL 等價的 JSON-LD 序列化	examples/<case>.jsonld（待補）

開始閱讀 C02 Motifs。