ほとんどの AI 評価は高価な嘘です。 通常、測定しやすいもの、つまり「幻覚」や「毒性」などの指標を測定するものであり、製品が実際にユーザーを失望させる具体的な方法を測定するものではありません。 @HamelHusainと@sh_reyaは異なるアプローチを教えており、このコースは@MavenHQで#1の収益を上げており、@OpenAI、@AnthropicAI、そしてすべての主要なAIラボから一貫して登録されています。 彼らの洞察:指標ではなく、エラー分析から始めます。 100 件の実際のユーザー インタラクションを確認します。実際に何がうまくいかなかったのかについて、詳細な批評を書きます。パターンを見つけます。そうして初めて、製品をより良くする評価を構築します。 500+企業で2,000+のPMとエンジニアをトレーニングした後、彼らはその方法論を体系的なプレイブックに抽出し、その方法を正確に示しています。 - 実際に製品を壊す~10の故障モードを特定する - 統計的に検証して信頼できるLLMジャッジを構築する - ユーザーがリグレッションをキャッチする前にキャッチする CI/CD パイプラインを作成する - 生産監視を新しい問題の発見エンジンに変える ここで完全なガイドをお読みください。