为AI版本更新设计一组小型基准任务
判断AI版本是否适合自己的工作，不必依赖庞大评测。十到十五个精心挑选的小任务，常比大量随意提问更有用。关键在于任务来自真实流程、评价标准明确、样本可重复使用。本文介绍如何做一组轻量基准；涉及产品配置时，应按当期功能调整。
从真实摩擦点取材
回想最近需要人工返工的环节：长文遗漏、表格列错位、要求没被遵守，或多步任务中断。把这些摩擦点改写成不含敏感信息的样本。不要只挑最容易成功的例子，否则更新后获得的结论会过于乐观。
覆盖不同难度层次
可安排基础任务、组合任务、边界任务和纠错任务。基础任务检查常规能力；组合任务要求同时满足格式与内容；边界任务含有歧义或不完整资料；纠错任务则要求模型指出原文本中的矛盾。四类任务能呈现不同维度的变化。
定义可观察标准
每题设置两到四个检查项，例如是否列全、是否保留单位、是否按指定标题输出、是否明确标注不确定处。标准应让不同检查者得到相近结论。单纯以“喜欢这个回答”评分，难以在版本间形成稳定比较。
控制测试变量
同一题使用相同输入、相同语言和相同工具条件。若测试的是模型本体，尽量关闭额外连接；若测试的是完整产品体验，则明确记录已启用的工具。一次只改变一个主要因素，才能解释结果。
让基准持续有用
每次更新后补入新出现的失败样本，同时淘汰已不再代表工作的题目。基准不应变成僵硬试卷，而应跟随实际任务演变。保存人工复核意见，未来可据此判断问题是否重复出现。
一组好的小型基准不是为了给产品打分，而是帮助使用者选择适合的流程。它将抽象的能力变化转为可复查的工作结果。