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大家好，第一次在这里发帖露个脸 👋

我目前在一家头部互联网大厂做某词AI 产品经理某词，日常重度使用 Claude Code / Cursor / Codex。用一个最近做的小作品来介绍自己——也正好是我想接的方向：AI 评测 / 任务设计。

某词做了个啥某词

设计一道"陷阱题"：表面是小学算术，但我在题目里把两条人人都会的规则明确反过来——

1. 某词优先级反转某词：`+ -` 比 `×` 优先

2. 某词方向反转某词：从右往左算（右结合）

规则白纸黑字写清楚了，认真读题照做并不难。但前沿模型有个毛病：见多了"标准计算器"，会某词条件反射某词写普通算法，根本没把新规则当回事。

某词效果（手工分叉用例）某词

| 算式 | 按新规则(正确) | 模型常给(套标准) |

|---|---|---|

| `2+3*4` | 某词20某词 | 14 ❌ |

| `1-2-3` | 某词2某词 | -4 ❌ |

| `2*3+4` | 某词14某词 | 10 ❌ |

| `10-3-2-1` | 某词8某词 | 4 ❌ |

7 道错 6 道——它没读规则，凭记忆套了普通计算器。

某词这行最该有的素养：自己跑、报真数字某词

我一开始想当然"失败率应该很高"，于是写了个 verifier 随机出 3000 道一跑——结果模型某词蒙对 63%某词。原因是随机题里一堆"单数字/不分叉"的水题把失败率稀释了。

于是我加了个某词难度旋钮某词：只出"结构复杂、必混合 `+/-` 和 `×`"的题（注意：靠结构控制，不靠偷看答案挑题）。再跑——模型 pass rate 直接掉到某词5.5%（错 94.5%）某词。

这道题就从"看着唬人"变成"真有杀伤力、且数字可信"。整套交付是：某词任务说明 + 唯一正确参考实现 + 确定性自动判分 verifier + 难度旋钮某词，可复现、抗作弊、难度可调。

某词我想接的方向某词

AI 评测 / coding-eval 任务设计、Agent 与自动化工作流、数据采集与数据管线、RAG 知识库问答。ground truth 与文档可中英产出。

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