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绘蛙 AIGC 产品评测与优化

将用户反馈和 badcase 结构化为可评测的问题,并据此沉淀产品优化方向。

我的角色AI 产品运营实习
Model EvaluationBadcaseProduct Insight
问题类别观察维度观察方向
指令理解语义准确重点观察
主体稳定画面一致重点观察
商品贴合关系贴合重点观察
局部修复结果可控重点观察

脱敏重构示意

公开展示说明:以下分类与评测结构基于实际工作内容脱敏重构,仅用于呈现评测逻辑,不展示内部原始文档或数据。

01
Problem

零散反馈无法直接变成产品判断

用户反馈会混合现象、情绪、场景和期望;单条 badcase 也无法说明一个能力是否值得投入。

问题现象使用场景可复现条件影响程度能力归因

基于实际评测工作抽象 · 只呈现问题类别,不改写或模拟用户原话

02
From Feedback to Taxonomy

先把反馈变成可以讨论的问题类别

分类不只是整理文本,而是为后续测试集、评测维度和优化优先级提供共同语言。

脱敏重构示意

03
Evaluation Design

让模型表现从“感觉”变成可比较的观察

Source反馈 / badcase
Dimension统一观察维度
Comparison测试 case 对比
Insight可讨论的产品假设

从真实问题类型出发,经过统一维度和测试 case 对比,形成可以继续讨论的产品假设,而不是给生成结果做主观好坏判断。

04
Evaluation Matrix

用匿名化矩阵定位问题分布

问题类型场景观察维度验证方式
指令理解指令与结果语义准确性对比观察
主体稳定连续生成画面一致性多轮对比
商品贴合商品与人物关系关系贴合度badcase 回看
局部修复局部调整结果可控性前后对照
脱敏重构示意 · 基于实际评测工作抽象,不展示内部原始文档或数据

矩阵将主观体验转为可比较的观察结构,不使用未经核验的精确分数,也不呈现内部正式数据。

05
From Evaluation to Product Insight

把评测结果翻译成产品优化方向

Observation 01重复问题集中在特定使用场景

支持讨论测试覆盖与体验关注优先级。

Observation 02同类现象可能来自能力、输入或流程

为产品与算法讨论提供分层的评测依据。

Observation 03局部问题在不同 badcase 中重复出现

将问题转换为可以继续验证的体验优化假设。

06
Role Boundary

明确实习贡献与协作边界

我直接参与
  • 分析用户反馈与 badcase
  • 整理测试 case、评测维度,并参与竞品 / 模型能力比较
  • 沉淀产品需求与体验优化建议
与团队共同完成
  • 与产品、算法、设计等角色协作推进
  • 共同讨论产品优先级与路线判断
  • 依赖团队完成模型、功能实现与持续验证
本案例不声称
  • 独立建立完整绘蛙评测体系
  • 独立决定产品路线或负责整个产品
  • 使用缺乏归因证据的增长指标
07
Reflection

评测的价值,是让产品讨论拥有共同证据

用户反馈不是用来看一眼的;只有被转成可复现、可比较、可继续验证的问题,它才可能真正进入产品决策。
绘蛙 AIGC 产品评测与优化 | 刘露露