评测(Evaluation)

用固定样例、明确通过条件和可复查记录来判断系统好坏:既看最终结果也看运行轨迹,区分硬条件(零越权)与质量判断(量表、人工审阅),不把综合平均分当全部合格。

生产方式:AI 生成AI 生成,仅供参考签发:晓黎学习复核:2026年11月1日被 16 个词条引用

课程给评测定的范围:评测不仅看最终文章是否流畅,还要看来源准确性、未知项表达、范围遵守、可恢复性与成本;可以设五个固定样例(资料完整、缺一页、来源冲突、夹带指令、输入含虚构敏感标记),每个样例都定义必须出现和绝不能出现的结果。

两条纪律:对关键边界用明确的通过条件(例如越权工具调用必须为零),对表达清晰度用量表或人工审阅——不要把一个综合分数当成所有方面都合格,平均分可能掩盖一次严重失败。知识库那张 Eval Harness 卡给的口号是同一件事:用数据而非感觉评估 AI 效果。

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互链

链接来自概念卡正文里的双链,编译时能解到本期词条集的才成为站内链接。

反链(16)

出现在哪些课时里(15)

判据与「课时正文里能不能点出来」是同一个:那一节确实提到了它。点课时走当前页跳转, 它是导航,不是词条链接。

关联图

只画这一条与它直接相连的词条,边与上面两区同源。可拖拽、可缩放,点节点是新标签。

出处

路径是本地知识库(Obsidian 库)里的位置,正文与概念卡逐字对应。

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  • 课程正文用法归纳四种失败形状,各指向哪一步packages/db/prisma/lesson-content/eval-and-failure-triage.md
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编译入库:2026年11月2日。词条由知识库编译而来, 修正要回到概念卡改,再重新编译。