Un flusso di lavoro sistematico per spostare i prodotti di intelligenza artificiale oltre i "controlli delle vibrazioni" identificando modalità di guasto specifiche e costruendo giudici LLM automatizzati. Usalo quando gli output dell'intelligenza artificiale sembrano "stravaganti", quando hai bisogno di un segnale di feedback per una progettazione tempestiva o quando monitori le prestazioni di produzione su larga scala.
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Fonte: samarv/shanon.
To build great AI products, you must transition from subjective "vibe checks" to systematic measurement. This process identifies exactly where an LLM is failing and creates a feedback loop for continuous improvement.
Phase 1: Open Coding (The "Benevolent Dictator" Phase) Before automating, you must manually ground yourself in the data. Appoint one "Benevolent Dictator"—typically the Product Manager or domain expert—to define "good" taste.
Phase 2: Axial Coding (Categorization) Synthesize your mess of notes into actionable categories using an LLM.
Un flusso di lavoro sistematico per spostare i prodotti di intelligenza artificiale oltre i "controlli delle vibrazioni" identificando modalità di guasto specifiche e costruendo giudici LLM automatizzati. Usalo quando gli output dell'intelligenza artificiale sembrano "stravaganti", quando hai bisogno di un segnale di feedback per una progettazione tempestiva o quando monitori le prestazioni di produzione su larga scala. Fonte: samarv/shanon.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
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Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/samarv/shanon --skill ai-error-analysis-and-eval-design Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/samarv/shanon