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每次 AI 产品演示看起来都很棒。模型生成了一些貌似合理的内容，利益相关者频频点头，每个人都带着乐观的情绪离开会议。然后产品发布了，真实用户出现了，事情开始以没人预料到的方式走向下坡路。团队手忙脚乱地修复一个故障模式，却无意中制造了另一个，经过数周的“打地鼠”后，提示词已经变成了一个 2000 个 token 的庞然大物，没人再能完全理解它了。

根本原因几乎总是相同的：没有评估系统。那些发布可靠 AI 产品的团队很早就构建了评估系统，并将其视为基础设施，而不是事后才考虑的事情。那些停滞不前的团队则将评估视为“等产品更成熟了”才需要担心的事情。到那时，他们已经陷入困境。