source: claude · 方法论见 《AI 工具箱 evals 计划》 · 评测日期 2026-09-29,结论可能随产品与模型迭代过期
一、概览
- 运行时间:2026-09-29T13:33:57+08:00 → 2026-09-29T13:47:17+08:00(13 分 20 秒)
- toolkit:本地 dev server(生成模型备注:未记录)
- 评分器(judge):deepseek-flash(配置 deepseek-chat,温度 0)
- 响应模式:openai-compatible × 66(全部真实生成,无演示模式)
- 案例结果:ok 66 / 错误 0
二、方法一句话
HTTP 黑盒调用 toolkit 的 POST /api/tools/{id} → 确定性结构检查(代码判定契约遵守)→ LLM-as-judge 四维评分(1-5,温度 0)→ 人工校准一致率。分数仅作回归参考。
三、分数表(工具 × 维度均分)
| 工具 | 事实性/幻觉控制 | 结构完整 | 可操作性 | 指令遵守 |
|---|---|---|---|---|
| 竞品分析 | 4.91 | 5.00 | 4.18 | 4.95 |
| 用户反馈洞察 | 2.55 | 4.09 | 3.36 | 2.14 |
| PRD 草稿 | 4.09 | 5.00 | 3.82 | 4.95 |
读数必读:用户反馈洞察的事实性/指令遵守显著低于其他两工具,主要不是产品质量问题,而是 rubric 锚点的工具错位(judge 拿证据链标注锚点评 JSON 契约工具)——见校准节与计划文档第六节。跨工具比较分数没有意义,同工具跨基线比较才有意义。
结构检查通过率
- 竞品分析:no_failure_mark 100%;must_include 100%;sections_complete 100%;evidence_marks_present 100%
- 用户反馈洞察:no_failure_mark 100%;json_valid 96%;themes_in_range 90%;sentiment_valid 90%;count_sum_consistent 86%;quotes_verbatim 90%
- PRD 草稿:no_failure_mark 100%;sections_complete 100%;has_tracking 100%
反馈工具在自己的 JSON 契约上存在约 10-14% 的真实违约(集中在边界案例),这是基线记录在案、下个迭代要修的产品问题。
四、人工校准一致率
- 校准对 32(8 案例 × 4 维,三工具覆盖、含 4 个边界案例,评审者盲评在前)
- 完全一致率 62%;±1 一致率 84%;平均绝对差 0.594
- 可操作性:n=8,完全一致 38%,平均绝对差 0.625
- 事实性/幻觉控制:n=8,完全一致 75%,平均绝对差 0.625
- 指令遵守:n=8,完全一致 62%,平均绝对差 0.875
- 结构完整:n=8,完全一致 75%,平均绝对差 0.25
- 分歧(差 >1 分)5 条,全部是 judge 打低分,其中 4 条集中在反馈工具——与锚点错位假设一致
五、低分案例与错误摘录
- 竞品分析 / comp-006(均分 4.2,最低维度 事实性/幻觉控制):judge 捕获一处真实问题——第五节出现「十七年未见的关键变量」表述,与全文内容无对应依据,属无标注断言;其余推断均标注规范。这是结构检查抓不到、只有语义层能抓的幻觉类型。
- 用户反馈洞察 / fb-015(均分 2.0,最低维度 事实性/幻觉控制):judge 质疑「全部 6 条反馈均反映小程序打不开」的 6 条数量无来源——此为 judge 误伤:输入本就是 6 条一字不差的重复反馈(去重合并是契约要求的行为)。此案例是「judge 看不到任务输入」这一 v2 改进项的直接证据。
- PRD 草稿 / prd-005(均分 3.8,最低维度 事实性/幻觉控制):judge 指出「问卷 73%」「平均耗时 40 分钟」未标注来源——严格说这些数字来自任务输入材料,PRD 契约并不要求正文标注来源;此条同样属于锚点错位的误伤,但「关键数字应注明出处」的产品建议本身成立。
六、成本披露
- 评分器 tokens:prompt 138,201 + completion 26,105(DeepSeek 计价约 2-3 元人民币)
- 生成侧成本在工具箱自身用量统计,评测集未含生成侧 usage 时以备注为准
- 运行一次全量评测约 13 分钟(串行 66 case)
七、局限与钉版本声明
- judge 模型字符串(deepseek-flash)与评测日期均已留痕;评分模型升级可能造成分数漂移,分数仅作同基线下的回归参考,不构成绝对质量结论。
- 评测集为自造真实任务(无隐私),覆盖基础/复杂/边界三档;边界案例考察的是契约遵守与信息缺口处理。
- LLM 评分存在固有主观性,人工校准一致率与分歧清单是解读分数的必要上下文。
- 产品持续迭代,本报告结论可能过期,以评测日期为准。