Sebagian besar AI adalah kebohongan yang mahal. Mereka biasanya mengukur apa yang mudah diukur—metrik seperti "halusinasi" dan "toksisitas"—bukan cara spesifik produk Anda benar-benar mengecewakan pengguna. @HamelHusain dan @sh_reya mengajarkan pendekatan yang berbeda—pendekatan yang menjadikan kursus mereka #1 terlaris di @MavenHQ, dengan pendaftaran yang konsisten dari @OpenAI, @AnthropicAI, dan setiap lab AI utama. Wawasan mereka: Mulailah dengan analisis kesalahan, bukan metrik. Tinjau 100 interaksi pengguna nyata. Tulis kritik terperinci tentang apa yang sebenarnya salah. Temukan pola. Baru kemudian bangun eval yang membuat produk Anda lebih baik. Setelah melatih 2.000+ PM dan insinyur di 500+ perusahaan, mereka telah menyaring metodologi mereka ke dalam buku pedoman sistematis yang menunjukkan kepada Anda cara: - Identifikasi ~10 mode kegagalan yang benar-benar merusak produk Anda - Bangun hakim LLM yang dapat Anda validasi dan percayai secara statistik - Membuat alur CI/CD yang menangkap regresi sebelum pengguna melakukannya - Ubah pemantauan produksi menjadi mesin penemuan untuk masalah baru Baca panduan lengkap mereka di sini: