Lenny Rachitsky 推荐 Hamel Husain 与 Shreya Shankar 的新 evals 技能

Lenny Rachitsky 发帖推荐 Hamel Husain 和 Shreya Shankar 推出的新 evals 技能，称可节省大量时间并减少错误，并附上 GitHub 链接。他提到 evals 在 PM 招聘中需求上升，并转述多家公司的收益：Ramp 自动收据采集准确率从 35% 提升至 83%，Shopify 的 AI 工作流构建器比原前沿模型方案快 2.2 倍、成本低 68%，Harvey 重建 AI 合同审查器使内部质量分近乎翻倍，Cursor 调整 Auto Balance 路由后在成本降低 41% 的情况下提升用户满意度。上述数据均为推文转述，未提供原始验证。

AI推荐理由 Lenny Rachitsky 推荐 Hamel Husain 与 Shreya Shankar 的新 evals 技能，并引用 Ramp、Shopify、Harvey、Cursor 等公司自述的 evals 收益数据（如 Ramp 收据采集准确率 35%→83%、Shopify 工作流快 2.2 倍且便宜 68%）。这些数字来自推文转述，未提供原始出处或验证，属于二手传播；但 evals 是 AI 产品落地的关键工程实践，对开发者有实际参考价值。互动量仅作传播信号，不折算为质量分。