Peter Yang 最值得看的一条是来自
来自 Peter Yang · 期号 2026-08-24
摘要
Peter Yang 最值得看的一条是来自 Shreya 的 evals 区分：top-down evals 是从任务描述出发，思考“如果只知道这个任务，你会设计什么评测”；bottom-up evals 则是看大量真实输出，把直觉反馈外化成评测标准。关键点是：Claude 很擅长帮你做 top-down evals，但非常不擅长发现 bottom-up evals——这部分仍然依赖人的判断。他还分享了一个赞助案例：他的人类助理用 Claude Code 和 Codex 做 podcast 后期、show notes、clips，并把他的 AI skills 复制后改造成自己的工作流。