📝 本期播客简介
本期我们克隆了知名播客《Lenny's Podcast》中关于AI评估（Evals）的深度探讨。主持人Lenny邀请到Hamel Husain和Shreya Shankar两位重磅嘉宾，他们是AI评估领域的领军人物，并在Maven平台开设了排名第一的权威课程。节目深入剖析了AI评估——这项被Anthropic和OpenAI首席产品官誉为产品开发者最重要的全新技能。嘉宾们将带我们从零开始，理解评估的本质：它是一种系统性衡量和改进AI应用的方法，其核心是对大语言模型应用进行数据分析。他们通过一个房地产AI助手的真实案例，手把手演示如何进行“错误分析”，从查看应用日志、手动记录“开放式编码”的实际问题，到利用AI进行“轴向编码”归类失败模式。节目强调，人类的领域专业知识在初期错误分析中的不可替代性，并介绍了“仁慈的独裁者”概念，以高效推进评估流程。此外，嘉宾们还详细阐述了两种评估方式：成本较低的“代码评估”和更具挑战性的“大语言模型裁判评估”。他们强调，大语言模型裁判应给出二元判断（是/否），并需经过与人类判断一致性的严格验证，这本身就是一份动态的产品需求文档。本期节目不仅澄清了对评估的常见误解，更提供了构建有效评估的实战技巧，指出这是提升AI产品质量、实现业务成功的最高投资回报率活动。
翻译克隆自：Why AI evals are the hottest new skill for product builders | Hamel Husain & Shreya Shankar
👨⚕️ 本期嘉宾
Hamel Husain & Shreya Shankar，AI评估领域的领军人物，在Maven平台开设了排名第一的权威课程，已向全球五百多家公司（包括OpenAI和Anthropic）的两千多名产品经理和工程师传授了这项关键技能。
📒 文字版精华
⏱️ 时间戳
00:00 开场 & 播客简介
AI评估的崛起与核心概念
02:46 AI产品成功的关键：构建评测
07:02 什么是AI评估：衡量和改进AI应用的系统方法
08:32 案例解析：房产AI助手的评估挑战
09:17 评测与单元测试：广阔的质量衡量谱系
12:15 “追踪”日志：AI应用交互的详细记录
16:09 错误分析：产品经理如何手动审查日志并记录问题
21:49 AI能否自我评估：人类领域知识不可替代
23:21 “仁慈的独裁者”：高效推进错误分析的关键角色
28:59 从“开放式编码”到“轴向编码”：利用AI分类失败模式
37:30 迭代轴向编码：让失败模式更具体、可操作
41:51 量化错误：通过数据透视表识别主要问题
43:27 何时构建评测：针对主观、复杂且非显而易见的问题
评测的两种类型与实践
45:11 代码评估与LLM裁判评估：成本与复杂度的权衡
45:30 代码评估：自动化检查可量化、模式化的错误
46:53 LLM裁判评估：用大语言模型判断复杂、主观的失败模式
49:15 LLM裁判提示词示例：构建二元判断的评估标准
53:20 验证LLM裁判：确保AI判断与人类判断的一致性
57:23 评测即PRD：LLM裁判提示词是动态的产品需求文档
1:00:13 “标准漂移”：评估标准随时间演进的研究
1:02:12 评测数量与整合：通常4-7个，融入单元测试与线上监控
1:04:37 评测的实际应用：贯穿产品开发与线上监控
AI评估的辩论、误解与最佳实践
1:06:56 评测的争议：为何“评测”领域充满激烈讨论
1:09:12 Claude Code案例：表面“凭感觉”，实则隐含评测
1:13:14 评测与A/B测试：并非对立，而是互补的质量衡量
1:20:50 常见误解：AI不能自我评估，数据分析至关重要
1:22:38 评测技巧：不要害怕，充分利用AI辅助但保留人类判断
1:24:41 “看你的数据”：构建内部工具简化数据审查
1:25:40 评测的投资回报率：直接提升产品质量与业务成功
1:26:35 评测的时间投入：前期3-4天，后期每周约30分钟
课程信息与嘉宾互动
1:30:06 AI评估课程内容：错误分析、自动化评估器、成本优化等
1:31:16 课程福利：160页书籍、AI助手(evals.ai)
1:33:51 闪电问答：书籍、影视、产品推荐与人生格言
1:39:58 如何联系嘉宾与课程：网站、社交媒体、Maven平台
🌟 精彩内容
💡 AI评估：构建卓越AI产品的核心技能
Anthropic和OpenAI首席产品官都强调，AI评估是产品开发者最重要的全新技能。它提供了一种系统性衡量和改进AI应用的方法，是提升AI产品质量、实现业务成功的最高投资回报率活动。
“要想打造出色的 AI 产品，你就必须非常擅长构建评测。”
“这是你能做的投资回报率最高的活动。这个过程非常有意思，每个做过的人都会立刻上瘾。”
🛠️ “仁慈的独裁者”与错误分析
通过房产AI助手的真实案例，嘉宾们展示了如何进行“错误分析”：从查看应用日志、手动记录“开放式编码”的实际问题，到利用AI进行“轴向编码”归类失败模式。强调人类的领域专业知识在初期错误分析中的不可替代性，并引入“仁慈的独裁者”概念，即由一位具备领域知识的专家（通常是产品经理）来高效推进评估流程。
“仁慈的独裁者”的想法，就是说，嘿，你需要在尽可能多的维度上简化这个过程。”
“你不能把这个过程搞得成本太高，以至于你根本做不了，那样你就输了。”
🚀 LLM裁判评估：动态的产品需求文档
节目详细阐述了“大语言模型裁判评估”：用AI来评估复杂、主观的失败模式，并给出二元判断（是/否）。强调LLM裁判需要经过严格验证，确保其判断与人类判断一致。这种评估方式本身就是一份动态的产品需求文档（PRD），持续指导AI产品的行为。
“评测是新的产品需求文档（PRD）。”
“它告诉你这个智能体应该如何以非常具体的方式回应。如果是这样这样，就那么做；如果是那样那样，就这么做。”
💡 澄清误解与实战技巧
澄清了对评估的常见误解，如“AI能否自我评估”（不能）或“评估与A/B测试的冲突”（A/B测试是评估的一种形式）。提供了实战技巧：不要害怕，充分利用AI辅助但保留人类判断，并强调“看你的数据”是理解和改进产品的关键。前期投入3-4天，后期每周仅需约30分钟即可持续改进。
“最主要的一个就是，我们都活在 AI 时代了，难道不能让 AI 自己来评测吗？但事实是，这行不通。”
“目标不是把评测做得尽善尽美，而是要能切实地改进你的产品。”
🌐 播客信息补充
本播客采用原有人声声线进行播客音频制作，也可能会有一些地方听起来怪怪的
使用 AI 进行翻译，因此可能会有一些地方不通顺；
如果有后续想要听中文版的其他外文播客，也欢迎联系微信：iEvenight
空空如也
