1文章入門EN
AI Evals: Everything You Need to Know
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。
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A Field Guide to Rapidly Improving AI Products
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。
- 3文章進階EN
Building an Audience Through Technical Writing: Strategies and Mistakes
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。
- 4文章進階EN
Using LLM-as-a-Judge For Evaluation: A Complete Guide
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…
- 5文章進階EN
An Open Course on LLMs, Led by Practitioners
這門由 25 位業界資深專家執導的「Mastering LLMs」線上課程，涵蓋評估、RAG、精細調教等實戰主題。課程針對有 LLM 基礎的技術人員設計，提供超過 40 小時的實作指南與資源，幫助讀者掌握如何最佳化 AI 產品。
- 6文章入門EN
What We've Learned From A Year of Building with LLMs
這篇文章由擁有 20 年以上經驗的機器學習工程師 Hamel Husain 撰寫，分享了他從 2023 年開始使用大語言模型（LLM）開發產品的經驗。他強調建立成功的 LLM 產品需要實際的評估方法（evals），並提供了一套可操作的指南。
- 7文章入門EN
Debugging AI With Adversarial Validation
介紹了「對立驗證」(Adversarial Validation) 方法，一種簡單且無需複雜基礎設施的技術，用於檢測 AI 模型的輸入資料或訓練資料是否發生突然變化。透過比較兩組資料並訓練一個二分類器，若預測能力不足則表示存在資料漂移。
- 8文章進階EN
Evals Skills for Coding Agents
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。
- 9文章進階EN
“It’s Hard to Eval” Is a Product Smell
探討了「產品難以驗證」的常見反饋，指出這是一種產品異味。作者分享了三個案例：AI 資料代理、PE 課程建構器與工人傷害醫療報告工具，並展示了如何透過提供可驗證的 artifacts（如詳細分析筆記本、與vetted plan 的差異比較）…
- 10文章入門EN
Claude’s new auto eval tool
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
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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AI Evals: Everything You Need to Know
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。
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“It’s Hard to Eval” Is a Product Smell
探討了「產品難以驗證」的常見反饋，指出這是一種產品異味。作者分享了三個案例：AI 資料代理、PE 課程建構器與工人傷害醫療報告工具，並展示了如何透過提供可驗證的 artifacts（如詳細分析筆記本、與vetted plan 的差異比較）…
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The Revenge of the Data Scientist
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。
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Evals Skills for Coding Agents
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。
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Why I Stopped Using nbdev
分享自己從 nbdev 轉向其他工具的經歷，認為 AI 工具改變了開發者的思維模式與工作流。nbdev 要求將程式碼、文件與測試統一在 Jupyter 筆記本中，這與 AI 的訓練資料衝突，導致作者感到被「對抗」。
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Selecting The Right AI Evals Tool
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。
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A Field Guide to Rapidly Improving AI Products
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
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。
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Using LLM-as-a-Judge For Evaluation: A Complete Guide
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…
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An Open Course on LLMs, Led by Practitioners
這門由 25 位業界資深專家執導的「Mastering LLMs」線上課程，涵蓋評估、RAG、精細調教等實戰主題。課程針對有 LLM 基礎的技術人員設計，提供超過 40 小時的實作指南與資源，幫助讀者掌握如何最佳化 AI 產品。
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What We've Learned From A Year of Building with LLMs
這篇文章由擁有 20 年以上經驗的機器學習工程師 Hamel Husain 撰寫，分享了他從 2023 年開始使用大語言模型（LLM）開發產品的經驗。他強調建立成功的 LLM 產品需要實際的評估方法（evals），並提供了一套可操作的指南。
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Debugging AI With Adversarial Validation
介紹了「對立驗證」(Adversarial Validation) 方法，一種簡單且無需複雜基礎設施的技術，用於檢測 AI 模型的輸入資料或訓練資料是否發生突然變化。透過比較兩組資料並訓練一個二分類器，若預測能力不足則表示存在資料漂移。
