04 / 产品体验与 AI 评测

评测工作流

Product Evals

让一个观察,成为可以验证的改进。

将真实产品任务、实际结果与支撑证据关联起来的评测工作流,输出有优先级的发现和具体可执行的验收条件。

Product Evals 概念示意任务证据复测可验证的发现概念示意 · 非应用截图

设计问题

怎样的产品评审,既能让团队据此行动,也能让另一位评审重新验证?

先定义成功条件,再执行任务;区分观察与推断,保留反例,并写清楚下一次如何验证。

我的工作
评测准则、测试任务、结构化证据记录,以及本地报告校验与生成工作流。
当前阶段
评测工作流 · 首轮样本
探索方向
Task-based evals · Evidence · Review gates

工作流

01

定义

明确任务、约束和成功条件。

02

观察

执行任务,保留对应输出与证据。

03

判断

区分直接观察、影响推断和原因假设。

04

验证

为有依据的问题排序,并制定复测条件。

走进一个场景

目标改对了,任务仍可能没有通过。

Lovart 历史观察 · 2026 年 10 月 10 日 · 单次样本,待复核

01 / 04

只修改一张海报的日期。

请求明确要求保持原图尺寸不变。

这是一份有明确日期的单次样本,不代表产品现状或稳定性结论;正式人工复核和重复样本仍待补充。

实现与机制

让流程可理解,
让边界可检查。

评测设计

基于任务的准则覆盖产品体验、AI 输出质量和人机协作。

证据约束

结构化记录将发现关联到证据,未验证的假设不能标记为确定优先级。

复核门禁

规则校验约束必填字段与评审归属;存在待复核发现时,报告不能标记为已复核。

当前

评测工作流

已建立 10 项任务集、完成 3 项任务的首轮实测,并具备结构化证据和本地 HTML/PDF 报告生成能力。

下一步

仍在探索

补齐关键任务重复样本,与人工评审校准准则,再覆盖更多产品类型。

人工主导、机器辅助的评测流程。报告生成器负责校验和呈现已有发现,不会自主检查产品或自动评分。