# ClaudeDevs 分享以 eval 逐輪改善應用程式的流程，保留測試案例檢查改動是否有效

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> 原作者：ClaudeDevs (@ClaudeDevs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-09-30

> 原始來源：https://x.com/ClaudeDevs/status/2104676099083190435

## 證據與延伸閱讀

- [ClaudeDevs 分享以 eval 逐輪改善應用程式的流程，保留測試案例檢查改動是否有效。](https://claude.dev/blog/automating-eval-design-and-hillclimbing) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-29 · 支持主張：The article recommends representative production tasks and checking that stronger models or higher effort improve scores.；The workflow separates train and held-out test examples, changes one thing per round, reverts regressions, and watches for overfitting.；The examples are Anthropic case studies rather than independent benchmarks.
- [ClaudeDevs 分享 eval 逐輪改善應用程式流程](https://x.com/ClaudeDevs/status/2104676099083190435)

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## 中文摘要

ClaudeDevs 分享以 eval 逐輪改善應用程式的流程，保留測試案例檢查改動是否有效。

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![應用草稿經 eval 測試與結果檢查後回到下一輪修改，形成迭代流程。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1790694370082-kzj5o9tu.png)
> 以測試結果回饋應用程式的反覆改善流程。
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ClaudeDevs 在[官方帳號貼文](https://x.com/ClaudeDevs/status/2104676099083190435)介紹這套做法；Lance Martin 於 2026 年 9 月 28 日發布的[完整文章](https://claude.dev/blog/automating-eval-design-and-hillclimbing)則說明，eval 應採用能代表正式環境工作的任務，並確認能力更強的模型或較高的 effort（模型推理投入程度設定）確實能提高分數；若沒有提升，可能表示任務有歧義或評分器校準不佳。測試也不應一開始就接近滿分，還要控制每次執行的分數波動，才能看出後續改動是否帶來進步。

**如何逐輪改善**　流程先抽樣並評分案例，再分成供流程調整應用程式的訓練用案例與保留測試案例；這裡的訓練不是重新訓練模型。每輪只改一項，若分數退步就還原，並留意是否過度配合訓練案例。文章列出 `/claude-api build-eval` 與 `/claude-api hillclimb` 兩種工作流程，分別用於建立 eval，以及依 eval 逐步調整應用程式。Claude Code 也能使用文章介紹的 eval 設計指引與 skills。

**證據範圍**　文中的例子來自 Anthropic 自身的案例研究，並非獨立 benchmark；文章提供的是工作流程建議，不能據此判定它在 Anthropic 案例以外的任務上也同樣有效。

## 標籤

功能更新, Skills, ClaudeDevs, Anthropic