什么是 ai-error-analysis-and-eval-design？
通过识别特定的故障模式和构建自动化的 LLM 法官，系统化的工作流程使 AI 产品超越“氛围检查”。当您的 AI 输出感觉“卡顿”、需要反馈信号以进行快速工程或大规模监控生产性能时，请使用此功能。 来源：samarv/shanon。
·ai-error-analysis-and-eval-design
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ai-error-analysis-and-eval-design
✓通过识别特定的故障模式和构建自动化的 LLM 法官，系统化的工作流程使 AI 产品超越“氛围检查”。当您的 AI 输出感觉“卡顿”、需要反馈信号以进行快速工程或大规模监控生产性能时，请使用此功能。
如何安装 ai-error-analysis-and-eval-design
通过命令行快速安装 ai-error-analysis-and-eval-design AI 技能到你的开发环境
- 打开终端: 打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等）
- 运行安装命令: 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/samarv/shanon --skill ai-error-analysis-and-eval-design
- 验证安装: 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
来源：samarv/shanon。
SKILL.md
查看原文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.
通过识别特定的故障模式和构建自动化的 LLM 法官，系统化的工作流程使 AI 产品超越“氛围检查”。当您的 AI 输出感觉“卡顿”、需要反馈信号以进行快速工程或大规模监控生产性能时，请使用此功能。 来源：samarv/shanon。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/samarv/shanon --skill ai-error-analysis-and-eval-design- 分类
- {}数据分析
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-25
- 更新时间
- 2026-03-10
快速解答
如何安装 ai-error-analysis-and-eval-design？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/samarv/shanon --skill ai-error-analysis-and-eval-design 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/samarv/shanon