如何设计与构建 AI Agent 评估数据集
当应用仅靠直觉调试无法满足需求时，构建评估数据集至关重要。本文详细介绍了设计AI Agent评估数据集的五个核心步骤：1.明确数据集的最小目标；2.检查生产记录、现有资产等可用数据源；3.规划输入分布，合理搭配场景与难度；4.决定评估机制，选择基于参考或无参考的评估方式；5.定义包含输入、预期输出和元数据的结构化项目模式。通过迭代设计，确保系统质量可量化和持续改进。
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Anthropic Claude Code 实战指南：全团队场景应用拆解
本文转发了 Anthropic 发布的一份 23 页指南，详细拆解了如何利用 Claude Code 覆盖公司 10 个核心部门的工作流。案例涵盖了从增长营销、数据基础设施、产品开发到安全工程、法务合规等全方位场景，展示了 Claude Code 在不同专业领域的强大辅助能力与实际落地应用。
