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AI 产品经理手记：一份能跟模型团队 battle 的评测框架（上）
AI产品的评测标准究竟应该由谁来定义？本文深度剖析AI客服项目中模型团队与业务方的评测标准之争，揭示现有评测体系的三大致命缺陷，并给出包含12项硬性指标和5大多轮对话维度的全新评测框架。从致命错误一票否决到多轮会话目标达成度，这套让业务能看懂、能扣分、能复现的评测体系，正在重新定义AI产品的成功标准。
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AI模型选型如同在信息迷雾中穿行，厂商数据分散且标准不一。Models.dev尝试构建AI领域的'汽车之家'，却面临数据清洗与公信力挑战。从信息聚合到独立评测，再到商业化节奏的把握，本文深度剖析AI模型评测平台的产品逻辑与实操难点，揭示如何在透明与竞争壁垒间找到平衡点。
半年前我就在做Harness Engineering
在干线物流AI系统的开发中，从多Agent协作的混乱到敏感数据泄露的危机，再到Token成本失控的挑战，项目团队踩过的每一个坑都揭示了AI产品落地的真实困境。本文通过六个实战案例，拆解如何用工程化思维驾驭AI能力——从上下文管理到执行边界设定，从成本分层优化到评测体系构建，这些被OpenAI称为Harness Engineering的方法论，其实早已渗透在解决实际问题的过程中。
RAG 落地手记二：系统上线后，真正难的是让知识库持续可信
企业级RAG系统正从单纯的知识检索演变为复杂的知识治理体系。权限控制、版本管理、评测机制与BadCase闭环等关键环节，决定了系统能否长期可信。本文深度剖析知识库运营中的五大核心挑战，揭示如何构建既能精准回答又能持续进化的智能知识管理系统。
2026年，AI产品经理真正重要的能力模型是什么？
AI 产品经理的战场正从技术应用转向价值交付。本文深度拆解 2026 年 AI 产品经理必备的 7 大核心能力模型，从需求判断到评测体系，从上下文设计到 Agent 编排，揭示如何将业务问题、系统能力与模型效能转化为可落地的商业结果。不是每个会调模型的人都能成为合格的 AI 产品经理，真正的分水岭在于能否构建完整的价值交付闭环。
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拒绝“人工智障”：基于飞书AILY实战的知识库泛化评测集构建指南
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从0到1：如何构建评测集与编写高可用提示词
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AI产品经理的作品集，重点不在展示项目，而是“输出闭环”
AI产品经理的作品集正在陷入同质化陷阱，80%的转型者仍在用功能Demo堆砌简历。真正打动面试官的，是能完整呈现技术判断与落地过程的'闭环输出'能力——从黑客级竞品拆解到可量化的评测体系，这才是证明你能驾驭AI不确定性的关键。本文将拆解作品集必备的两大核心模块，助你突破转型瓶颈。
评测体系架构设计：从模型到智能体的全面评估框架
面对AI模型或智能体的评测难题，你是否感到无从下手？本文提供了一套完整的评测操作系统，从选型、验收到排查三大实战场景切入，教你如何精准提问、获取证据并做出决策。通过评测驱动开发（EDD）方法论，你将掌握从基座模型到智能体的全方位评估框架，实现从主观争论到客观归因的根本转变。
