高价率运营 AI 工作台：约定驱动与 AI 编排的评测优化实践

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本文介绍了“高价率运营 AI 工作台”中基于“约定驱动 + AI 编排”架构的自动化评测优化实践。针对 LLM Agent 场景下传统测试失效、反馈周期长等痛点，文章详细阐述了将评测体系作为核心工程产物的设计方案：通过标准化目录结构固化规范，利用 Coding Agent 实现自然语言驱动的全流程自动化；构建包含真实业务数据驱动的评测集生成、14 个通用维度与专项指标结合的 Rubric 体系、以及采用二元评分机制的 LLM Judge 双引擎架构（auto-evaluation 与 pinchbench-eval）。同时，文章深入剖析了金标设计中的信息隔离、粒度匹配等关键陷阱，并探讨了从半自动向全自动演进过程中，在评测入口、指标自动迭代及记忆机制等方面面临的技术挑战与应对策略，最终实现了将 Skill 可用性从主观判断转化为可量化、可复跑的工程闭环。