Większość ocen AI to drogie kłamstwa. Zazwyczaj mierzą to, co łatwo zmierzyć—metryki takie jak "halucynacje" i "toksyczność"—a nie konkretne sposoby, w jakie Twój produkt faktycznie zawodzi użytkowników. @HamelHusain i @sh_reya uczą innego podejścia—takiego, które uczyniło ich kurs numerem 1 pod względem przychodów na @MavenHQ, z ciągłym zapisami od @OpenAI, @AnthropicAI i każdego większego laboratorium AI. Ich spostrzeżenie: Zacznij od analizy błędów, a nie metryk. Przejrzyj 100 rzeczywistych interakcji z użytkownikami. Napisz szczegółowe krytyki tego, co faktycznie poszło źle. Znajdź wzorce. Dopiero wtedy buduj oceny, które poprawią Twój produkt. Po przeszkoleniu ponad 2000 PM-ów i inżynierów w ponad 500 firmach, zdestylowali swoją metodologię w systematyczny podręcznik, który pokazuje dokładnie, jak: - Zidentyfikować ~10 trybów awarii, które faktycznie psują Twój produkt - Zbudować sędziów LLM, których możesz statystycznie zweryfikować i którym możesz zaufać - Stworzyć pipeline CI/CD, które wychwytują regresje zanim zrobią to użytkownicy - Przekształcić monitorowanie produkcji w silnik odkryć nowych problemów Przeczytaj ich kompletny przewodnik tutaj: