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案例 02 · AI 工程化 / Prompt 评测

Prompt 评测与优化平台

PromptOps Evaluation Platform

把 Prompt 从临时文本变成可版本管理、可批量评测、可持续优化的工程资产。

打开在线演示看主站源码

解决什么问题

为什么值得做这个东西

平台围绕 Prompt 版本、测试用例、批量运行、自动评分、人工复核和失败分析建立闭环。

  • 很多 AI Demo 只展示一次成功回答，缺少稳定评估。
  • Prompt 修改后无法证明新版本是否真正更好。
  • 失败案例没有结构化沉淀，难以复盘。

演示流程

点进去之后会看到什么

  1. 01选择Prompt版本
  2. 02维护测试集
  3. 03批量评测
  4. 04人工复核
  5. 05版本对比

技术栈

用了什么

这些只是工具名，真正花时间的是下面那三个数。

PythonFastAPISQLiteUnittestMock LLMJavaScript

评测模式

Mock First

核心指标

得分 / 失败率 / 成本

测试覆盖

16 tests OK

值得看的地方

如果你要做类似的东西

  • 01Prompt 像代码一样版本化管理
  • 02批量运行测试集并记录模型输出
  • 03结合自动评分和人工复核判断效果
  • 04失败案例沉淀为下一轮优化依据

这个看着像你们那个活？

那咱们聊十分钟。你也可以先回去把其它四个也点一遍。

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