Coderabbit 這篇文章蠻好，也適用個人所用場景來評估模型 這篇文章主要講的是： 在CodeRabbit 上線一個新的大模型，並不是「換個模型ID」這麼簡單，而是一場完整的工程戰役，需要經歷從好奇、評估、適配、上線到長期監控的五個階段，以及背後為什麼用戶不應該自己選模型。 一、好奇階段：先搞清楚模型的“DNA” 團隊不會先問“這個模型是不是更強”，而是問“它適合放在系統哪一層”。他們會分析模型定位：偏推理、偏程式碼，還是兼具？適合做diff 分析、總結解釋，還是其他子任務。再圍繞溫度、上下文打包方式、指令話術等參數，設計出數十種實驗配置，透過內部評估架構收集資料。 二、評估階段：用數據而非主觀印象 CodeRabbit 用一套內部評測集，量化指標包括覆蓋率、精確度、信噪比、延遲等，同時也用LLM 作為「裁判」去評分評論的語氣、清晰度和有用性。因為同一套Prompt 在不同模型上表現差異巨大，每個模型都有自己的“提示詞物理學”，所以必須單獨摸清，而不能簡單照搬GPT-5 上的那一套。 三、適配階段：馴服差異而非硬上在理解了模型長處與短板後，進入針對性調優： 有時是簡單修正格式、控制冗長程度； 有時是調整“內在話術風格”，讓輸出更符合CodeRabbit 一貫的簡潔、務實。他們也會用LLM 自我點評輸出，反向推Prompt 調整方案，並與模型提供者保持密切溝通，反饋奇怪行為和邊界問題，必要時變更模型側或Prompt 策略。 四、上線階段：從實驗室到真實流量 當離線表現穩定後，會經歷多層漸進式發布： 先在內部團隊使用，收集主觀經驗； 再給小範圍早期使用者開放； 接著透過隨機流量門控，緩慢擴大覆蓋面，確保不同組織類型、倉庫規模、PR 複雜度都能涵蓋。期間會嚴密監控：評論品質與接受率、延遲與錯誤率、開發者情緒與回饋、建議被採納的精確度變化。一旦發現回退或風格偏移，就立即回滾或降流重新排查。 五、穩定階段：持續的「看守」而非放任即便進入常態，模型仍需每天評估及警告監控，防止品質在模型更新或流量變化中「悄悄滑坡」。團隊會用自己的產品審查公共倉庫上的隨機樣本，也會快速回應使用者對「囉嗦」「語氣怪」「看不懂」等回饋。 六、為什麼要做這些，以及為什麼你不該自己做理論上，任何工程團隊都可以搭一套類似流程，但現實成本極高：你需要構建評估框架、收集多樣化PR 數據集、設計LLM 裁判、制定風格規範、持續調Prompt、做灰度發布與回歸監控，而且每出一個新模型都要重來一遍。 CodeRabbit 的價值就在於，把這一整套複雜工程變成對使用者「隱身」的基礎設施：使用者不需要選模型，系統會針對不同子任務自動選擇、調優並驗證最合適的模型，讓你只感受到穩定、專業的程式碼審查體驗，而不是被迫成為「模型維運工程師」。 整體結論是：在CodeRabbit，引入新模型是一件緩慢、嚴謹、持續投入的系統工程，而正是這些看不見的工作，保證了你每次打開Diff 時，背後都有一整套嚴密的模型評估與調優機制在默默支撐。
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