目标： 掌握一套核心方法论，让 AI 从“偶尔成功”变成“持续稳定”。
1.祛魅 Demo：识别“玩具”与“商业产品”的本质区别
- 逃离随机性陷阱： 为什么 Demo 的成功，在生产环境中毫无意义？
- 定义鲁棒性： 商业级产品必须面对的“准确率红线”与 Corner Cases（边缘情况/恶意攻击）防御。
2.构建评测集 ：AI 开发的“度量衡”
- 探知边界与科学选型： 评测不仅是打分，更是摸清模型在特定场景下的“能力边界”（明确 What can & cannot do），为每个场景匹配最优的“天选模型”。
- 建立验收标准： 没有量化指标的 AI 开发就是在裸奔。
- 黄金数据集： 如何低成本构建高质量的“测试集”？
- 工具与方法： 告别人工一个个评测，引入1个自动化评测工具。
3.数据驱动的迭代闭环
- 精准归因： 发现 Bad Case 后，是改 Prompt、优化工作流，还是必须做 Fine-tuning？
- 回归测试： 确保修复一个 Bug 不会引入三个新 Bug。
