AI测评自动化工具链建设需“全流程赋能”，提升效率与一致性。数据生成模块需支持“多样化输入”，自动生成标准化测试用例（如不同难度的文本、多风格的图像、多场景的语音）、模拟边缘输入数据（如模糊图像、嘈杂语音），减少人工准备成本；执行引擎需支持“多模型并行测试”，同时调用不同AI工具的API接口，自动记录响应结果、计算指标（如准确率、响应时间），生成初步对比数据。分析模块需“智能解读”，自动识别测试异常（如结果波动超过阈值）、生成趋势图表（如不同版本模型的性能变化曲线）、推荐优化方向（如根据错误类型提示改进重点），将测评周期从周级压缩至天级，支撑快速迭代需求。
AI测评实用案例设计需“任务驱动”，让测评过程可参考、可复现。基础案例聚焦高频需求，如测评AI写作工具时，设定“写一篇产品推广文案（300字）、生成一份周报模板、总结1000字文章观点”三个任务，从输出质量、耗时、修改便捷度评分；进阶案例模拟复杂场景，如用AI数据分析工具处理1000条销售信息，要求生成可视化图表、异常值分析、趋势预测报告，评估端到端解决问题的能力。对比案例突出选择逻辑，针对同一需求测试不同工具（如用Midjourney、StableDiffusion、DALL・E生成同主题图像），从细节还原度、风格一致性、操作复杂度等维度横向对比，为用户提供“按场景选工具”的具体指引，而非抽象评分。
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