AI测评错误修复跟踪评估能判断工具迭代质量，避免“只看当前表现，忽视长期改进”。错误记录需“精细定位”，详细记录测试中发现的问题（如“AI计算100以内加法时，57+38=95（正确应为95，此处示例正确，实际需记录真实错误）”），标注错误类型（逻辑错误、数据错误、格式错误）、触发条件（特定输入下必现）；修复验证需“二次测试”，工具更新后重新执行相同测试用例，确认错误是否彻底修复（而非表面优化），记录修复周期（从发现到解决的时长），评估厂商的问题响应效率。长期跟踪需建立“错误修复率”指标，统计某工具历史错误的修复比例（如80%已知错误已修复），作为工具成熟度的重要参考，尤其对企业级用户选择长期合作工具至关重要。
垂直领域AI测评案例需深度定制任务库，还原真实业务场景。电商AI测评需模拟“商品推荐→客服咨询→售后处理”全流程，测试推荐精细度（点击率、转化率）、问题解决率（咨询到成交的转化）、纠纷处理能力（退换货场景的话术专业性）；制造AI测评需聚焦“设备巡检→故障诊断→维护建议”，用真实设备图像测试缺陷识别率、故障原因分析准确率、维修方案可行性，参考工厂实际生产数据验证效果。领域特殊指标需单独设计，如教育AI的“知识点掌握度预测准确率”、金融AI的“风险预警提前量”，让测评结果直接服务于业务KPI提升。
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