Vi har nok en stor oppdatering for Claude Code i dag: den er nå tilgjengelig for Windows.

check out part one of our newest episode with @tomocchino from @vercel (thanks again to vercel for letting us film at HQ)

Som en påminnelse lar skråstrekkommandoer deg lagre egendefinerte ledetekster som Markdown-filer og påkalle dem med /din-kommando. Med denne oppdateringen kan du nå: - Utfør bash-kommandoer fra skråstrekkommandoer - @ omtale filer for kontekst - Muliggjør utvidet tenkning med nøkkelord i kommandoer

Å komme i gang med Evals krever ikke for mye. mønsteret som vi har sett fungere for små team, ligner mye på testdrevet utvikling brukt på AI-teknikk: 1/ Forankre evalueringer i brukerhistorier, ikke i abstrakte benchmarks: Sett deg ned med produkt-/designmotparten din og liste opp de konkrete tingene modellen din må gjøre for brukerne. "svar nøyaktig på spørsmål om forsikringskrav", "generer SQL-spørringer fra naturlig språk". For hver, skriv 10–20 representative inndata og ønskede utdata/oppførsel. Dette er din første Eval-fil. 2/ Automatiser fra dag én, selv om det er sprøtt. motstå fristelsen til å "bare øyeeple det". Vel, ok, vibber skalerer ikke for lenge. Pakk inn evalene dine i kode. Du kan skrive en enkel pytest som sløyfer over eksemplene dine, kaller modellen og hevder at visse delstrenger vises. det er rått, men det er en begynnelse. 3/ Bruk modellen til å starte opp vanskeligere evalueringsdata. Manuell skriving av hundrevis av kantsaker er dyrt. Du kan bruke resonneringsmodeller (O3) for å generere syntetiske variasjoner ("Gi meg 50 kravspørsmål som involverer brannskader") og deretter håndfiltrere. Dette øker dekningen uten at det går på bekostning av relevansen. 4/ Ikke jage topplister; Gjenta det som mislykkes. Når noe mislykkes i produksjonen, ikke bare fiks ledeteksten – legg til den mislykkede saken i evalueringssettet ditt. Over tid vil suiten din vokse til å gjenspeile dine virkelige feilmoduser. Del opp evalene dine med jevne mellomrom (etter inndatalengde, etter nasjonal innstilling osv.) for å se om du går tilbake på bestemte segmenter. 5/ Utvikle beregningene dine etter hvert som produktet modnes. Når du skalerer, vil du ha mer nyansert poengsum (semantisk likhet, menneskelige vurderinger, kostnads-/ventetidssporing). Bygg kroker i Eval-selen din for å logge disse og trende dem over tid. instrumenter brukergrensesnittet ditt for å samle inn implisitte tilbakemeldinger (klikket brukeren på "tommel opp"?) og matet det tilbake til offline-evalueringene dine. 6/ Gjør evals synlige. Sett et enkelt dashbord foran teamet og interessenter som viser eval-beståttrater, kostnader, ventetid. Bruk den i stand-ups. dette skaper ansvarlighet og hjelper ikke-ML-folk å delta i avveiningsdiskusjonene. Til slutt, behandle Evals som en kjerneingeniørartefakt. Tildel eierskap, gjennomgå dem i kodegjennomgang, feire når du legger til en ny vanskelig sak. disiplinen vil gi sammensatt utbytte etter hvert som du skalerer.