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claude-api skill

claude-api skill

实体 JSON-LD ↗
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关系与出处

claude-api skill → 开发方 → Anthropic

AI 来源复核 · Jev 67%

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1 条出处记录 · 1 条报告快照

· Automating eval design and hillclimbing with Claude

独立 AI 来源复核 · 2026-09-28

Anthropic 的一手工程文章具体交代它在 claude-api skill 中实现的两个子命令,支持开发归属。来源类型改为官方文章。

Codex 独立来源复核 · Jev 67% · 不计人工核验
逐字原文依据
3: Playbooks Lance Martin 2026-09-28 约 12 分钟 阅读原文 ↗ [L0] 4: Automating eval design and hillclimbing with Claude
12: 01 Anthropic 在 claude-api skill 里加了两个子命令:/claude-api build-eval 引导你在自己的代码库里搭评测,并逐步验证判分器;/claude-api hillclimb 每轮只改一处,用留出集(held-out)抓过拟合。 13: 02 文章的方法论核心是先确认评测本身可信,再去优化分数:样本要贴近生产、更强的模型分数应更高、前沿要留有余量、多次运行方差要低,还要单独排除判分器不稳定和基础设施噪声(超时、API 报错、答案截断)。 14: 03 两个案例给的数字很好看(客服基准留出集从 78.6% 升到 90.5%,成本约为原来的五分之一;skill 评测从 66% 升到约 88%),但留出集只有 14 张工单,而且留出集在每轮都参与了保留还是回滚的决策,读这些数字要打折扣。
L0 https://claude.dev/blog/automating-eval-design-and-hillclimbing/

Anthropic在claude-api skill加入build-eval和hillclimb子命令。

指标观测

实际、估计、计划和目标分别标注;年化收入、期间收入及涨幅以口径说明为准。

时间指标 / 类型数值口径与证据

暂未收录有出处的指标观测。

本站判断

这些是本站在当时作出的判断,和事实关系、第三方预测分别记录。

文章的原则 ¶6 说更强模型应该得分更高,可成本案例里 Sonnet 5 低 effort 和 Opus 5.5 低 effort 分数几乎一样,最终在 search 集上接近饱和。这说明该评测对模型能力可能不敏感,和文章自己的健康检查原则存在张力,但文章没有讨论。

2026-09-28 · assessment · 阅读原报告 ↗

hillclimb 每轮用 test 决定保留还是回滚,最后又留下 test 上表现最好的版本,test 集实际上成了验证集,存在适应性过拟合。文章没有提到需要一个从头到尾不参与任何决策的第三份留存集。

2026-09-28 · assessment · 阅读原报告 ↗

这篇文章是在推广自家 skill 和新模型。成本案例里有一部分节约直接来自 Opus 5.5 的定价:输入输出便宜 20%,缓存读便宜 60%,原文自己也承认这一点。所以「成本降到约五分之一」不能全部算作 hillclimb 方法的功劳。

2026-09-28 · assessment · 阅读原报告 ↗

98.9% 是在被搜索过的 30 张工单上得到的。真正可以参考的是 14 张留出工单上 90.5% 对 78.6%,但样本只有 14 张,一张工单就会让分数变动好几个百分点,而原文没有给出这组数字的置信区间。

2026-09-28 · assessment · 阅读原报告 ↗

本站提及时间线

  1. Automating eval design and hillclimbing with Claude