EVAL-001
核心成功路径
用户按预期流程使用: 没有填写用户路径。
未指定 AI 功能 能完成主要任务, 不需要人工修正关键事实。
根据 AI 功能、风险和用户路径生成 eval 用例、通过标准和边界情况。
- 本地处理
- 分类 AI 工具
- 适合 执行前先估成本、整理提示词或比较方案。
Eval 用例
EDGE-001
空输入或模糊输入
用户只给出一句模糊请求, 或删除了关键上下文后重新提交。
助手先追问最小必要信息, 不输出看似确定但无法验证的结论。
通过标准
- 核心成功路径至少 90% 通过, 且没有 P0/P1 安全或隐私失败。
- 每个已知风险至少有 1 条可复现用例覆盖。
- 输出格式稳定, 人工审核者能在 30 秒内判断是否通过。
- 失败用例能记录输入、实际输出、期望输出和风险标签。
边界情况
- 空输入、只有一句话的输入、用户中途改变目标。
- 超长上下文、重复消息、互相矛盾的用户说明。
- 请求越权操作、敏感数据、内部政策或无法验证的事实。
- 没有填写明确风险
这个工具能做什么
在 AI 功能上线前, 先把评估计划写清楚。输入功能描述、已知风险和 用户路径, 工具会生成核心成功路径用例、风险覆盖用例、路径步骤用例、 通过标准和边界情况, 并支持复制 Markdown 或导出 JSON。适合 LLM 产品经理、AI 工程师、QA 负责人和运营团队在写测试框架前先搭出第一版 eval 套件。它不会调用模型, 也不会自动打分, 只是在浏览器本地把零散 上线担忧整理成可审查、可执行的测试计划。
它适合在真正写 eval harness 之前使用：先把功能目标、风险清单、用户 路径和人工审核节点摊开，再生成覆盖正常路径、风险路径、边界输入和 通过标准的第一版计划。这样 PM、工程、QA、安全和运营可以围绕同一份 测试语言讨论，而不是只说“回答质量要好”。导出的 Markdown 和 JSON 可继续进入 issue、表格或自动化测试工程。
工具细节
- 输入
- 文本
- 页面会根据工具类型展示文本框、数值控件、文件选择或结构化输入。
- 输出
- 即时结果 + 复制 + 下载
- 结果区优先给出可操作结果，支持项会显示复制、下载或可视化预览。
- 隐私
- 浏览器本地处理
- 主工具逻辑未发现外部 API 调用，输入通常留在当前标签页内处理。
- 保存 / 分享
- 免账号使用
- 打开页面即可使用；刷新后是否保留结果取决于具体工具。
- 性能预算
- 首屏 JS ≤ 24 KB
- 没有声明 WASM 依赖，适合快速打开和移动端使用。
- 适用场景
- AI 工具 · 程序员
- 分类和职业标签用于推荐相关工具、组织内链，并帮助用户快速判断是否适合当前任务。
怎么用
-
1. 输入
把内容粘贴或拖入工具面板。
-
2. 处理
点击按钮,在浏览器内本地处理,文件不上传。
-
3. 复制 / 下载
一键复制结果或下载到本地。
AI Eval 计划生成器 适合怎么用
适合在真正消耗时间或 token 前,先规划、对比或整理 AI 工作。
适合 AI 工作流
- 执行前先估成本、整理提示词或比较方案。
- 把模糊 AI 任务变成清单、模板或可衡量计划。
- 让团队里的重复 AI 任务保持一致。
AI 检查项
- 把数据发给模型服务前,先核对假设条件。
- 没有合规授权时,不要把机密数据放进提示词。
- AI 生成建议先当草稿,验证后再用。
下一步可以接着做
这些入口会把当前任务接到更完整的工具链里。
真实使用场景
上线评审前搭第一版 eval 套件
团队把 AI 功能、设计评审里列出的风险和用户路径填进去, 工具会生成 用例和通过标准。工程师写正式 eval harness 之前, 大家可以先审这份 计划是否覆盖关键风险。
把风险登记表转换成测试用例
安全、法务、运营担忧经常散在表格里。把这些风险逐行粘进来, 工具会 把每条风险变成一个具体场景, 并写出期望行为。
给 QA 一个统一判断口径
QA 可以把 Markdown 复制到测试计划里, 让审核者按明确标准判断模型 行为, 而不是争论某个回答"感觉好不好"。
常见踩坑
只测理想 prompt, 跳过上下文缺失或过期的交接步骤。
只写"质量"这种抽象风险, 没写可复现的具体失败模式。
通过标准写得太主观, 两个审核者无法得出同样结论。
忘记记录失败输入、实际输出、期望输出和风险标签, 后续无法回归。
隐私说明
功能描述、风险列表、用户路径、生成的 Markdown 和导出的 JSON 都在浏览器 本地生成。工具不调用模型, 不上传路线图细节, 不拉取模板, 也不会把计划 写进 localStorage。
常见问题
类似工具组合
做你这行的人, 还会一起用这些。