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方法与实践 / 6 篇精选
AI 产品评测与优化
从错误分析和成功标准开始，建立贴近真实任务的评测，再讨论提示词、运行框架、缓存与思考投入。案例数字只适用于各自的测试条件。
最近收录文章：2026-09-29 · 路线整理：2026-10-10
2 篇解读
明确问题与成功标准
从真实失败样本出发，定义可以检查的成功标准。
阅读 01AI 产品效果上不去，先别急着训模型：Hamel Husain 整理的 13 场实战分享
评估是地基，先改检索和上下文，再改系统，最后才训练模型。13 场分享覆盖错误分析、模型级联、多向量检索、OCR 选型、推理延迟、Agent 沙箱和后训练，每场都有能照着做的方法和实测数字。
阅读解读
阅读 02如何系统评测 Agent Skills：从触发用例到自动化评分的完整指南
改了一版 Skill，究竟是真变好了，还是只在几次试跑中看起来更顺？这份 OpenAI 实操指南用六个步骤搭出完整评测闭环：定义成功、人工试跑、设计正反用例、检查 JSONL 轨迹，再用结构化 rubric 审查质量。文中保留全部代码，并提供可直接生成测试 Prompt 与检查清单的交互工具。
阅读解读2 篇解读
建立评测并迭代
分开调优与验证用例，每次修改都检查是否退步。
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2 篇解读
同时检查质量与成本
把模型、运行框架和任务成本放在同一条件下比较。
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