A Field Guide to Rapidly Improving AI Products（在新分頁開啟原站）
指出許多 AI 團隊過度關注工具而忽視實際效果。作者分享了一套基於「錯誤分析」和「資料視窗」的成功模式，幫助團隊快速識別問題並提升回報率。
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Building an Audience Through Technical Writing: Strategies and Mistakes（在新分頁開啟原站）
探討如何透過技術寫作建立讀者群體。作者分享六個關鍵策略：深入學習他人優秀作品、保持持續更新、提升寫作技巧、建立語音轉內容管道、運用獨特視角以及最佳化社交媒體卡片。透過這些方法，內容能自然產生更多內容，形成良性迴圈。
Using LLM-as-a-Judge For Evaluation: A Complete Guide（在新分頁開啟原站）
介紹了「批判影子法」（Critique Shadowing）作為使用 LLM 作為裁判的完整指南。作者指出傳統指標設計常導致資料過載和評分標準模糊，並提出透過邀請領域專家參與，建立涵蓋特徵、場景與人設的資料集，最後迭代最佳化 LLM 裁判…
The Revenge of the Data Scientist（在新分頁開啟原站）
探討資料科學家是否已過輝煌時代。作者指出，雖然基礎模型 API 讓 AI 整合變得容易，但核心工作仍集中在實驗設計、系統除錯與指標設計上，而非單純呼叫模型。
Selecting The Right AI Evals Tool（在新分頁開啟原站）
探討如何選擇合適的 AI 評估工具。作者透過一場課程，讓三位專家（Langsmith、Braintrust、Arize Phoenix）完成相同的評估作業，並透過直播記錄分析其流程。文章指出，沒有單一最佳工具，選擇取決於團隊技能與技術棧。
Evals Skills for Coding Agents（在新分頁開啟原站）
介紹了「Eval Skills」，一套專為 AI 產品評估設計的實用技能。這些技能能幫助使用者避免常見錯誤，例如過度依賴通用指標而忽略實際資料。
AI Evals: Everything You Need to Know（在新分頁開啟原站）
這篇文章是針對工程師與產品經理整理的 AI 評估（Evals）常見問題解答。內容涵蓋從基礎概念（如 Trace、評估範例）到實作工具（如人工標籤、LLM 判分）的完整流程，並針對 RAG、程式碼代理等領域提供具體評估策略。
Claude’s new auto eval tool（在新分頁開啟原站）
介紹了 Anthropic 為 Claude Code 開發的新自動評測工具，包含「hill-climb」命令協助使用者建立評測、檢查評分器並提升應用程式表現。作者指出工具常催促使用者先建立評測，且缺乏足夠上下文進行驗證，導致理解資料困難。
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Claude’s new auto eval tool（在新分頁開啟原站）
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