Design fair comparison experim…
Design fair comparison experiments against baselines and competing methods
comparison-design能帮你做什么
不说虚话——S7413 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务，它会先确认关键细节再动手，不瞎猜。
输出带结构与说明，拿来就能用，不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用，组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板，下次直接复用。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7413 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
comparison-design · 实跑样例
任务：帮我设计一个对比实验方案：比较我们新客服机器人和当前用的百度UNIT基线，用500条真实工单测试，要公平、有指标和显著性检验。
# 新客服机器人 vs 百度UNIT基线对比实验方案
一、实验设计原则
- 同数据、同划分：500条真实工单统一预处理后，双方使用完全相同的输入
- 盲测：评估人员不知道答案来自哪个系统
- 环境对齐：同一时段运行，排除服务波动；版本号、参数配置记录存档
- 防止数据泄漏：确保500条工单未参与新模型的训练/调优
二、数据准备
- 抽样要求：覆盖主要业务类别（按工单类型分层抽样），含常见问题、边界问题、模糊表述
- 预处理：脱敏（用户隐私信息）、统一格式
- 标注：由2-3名业务专家对每条工单独立标注标准答案，不一致的仲裁确定，形成“金标准”
三、评估指标
| 维度 | 指标 |
|---|---|
| 准确性 | 意图识别准确率、答案正确率 |
| 完整性 | 关键信息覆盖率 |
| 拒识能力 | 该拒答时的拒答率、不该拒答时的误拒率 |
| 体验 | 响应延迟（中位数/P95） |
| 人工参考 | 每条答案由评估员打分（如1-5分） |
四、实验流程
1. 双方系统批量处理500条工单，原始输出存档
2. 打乱顺序、去除系统标识后交给评估员
3. 评估员按金标准逐条判定正确/错误/部分正确，并打分
4. 计算各指标，注意报告置信区间（可用Bootstrap重采样估计）
五、显著性检验
- 准确率/正确率对比：McNemar检验（配对设计，比较两系统在同一批数据上的对错分布），比独立比例检验更公平
- 评分对比：Wilcoxon符号秩检验（配对非参数检验）
- 延迟对比：配对t检验或Wilcoxon检验（视分布正态性）
- 显著性水平设 α=0.05，报告p值；建议同时报告效应量，避免只看p值
六、公平性保障与注意事项
- 双方使用相同的提示词/对话上下文策略（如适用）
- 失败案例分析：错误按类型归因（意图理解错、知识缺失、拒答错误等），不只看总分
- 子群体分析：按工单类别分组看是否存在某类明显劣势
- 结果可复现：记录随机种子、系统版本、评估标准文档
三种做法,一比就知道
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S7413 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
comparison-design怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7413」；交代任务背景与要求，comparison-design即刻开工。
comparison-design多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
具体能帮我做什么？
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景，它会确认要点后直接产出成品，不满意可以继续改。
输出质量不稳定怎么办？
在指令里补充背景、受众与格式要求（例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”）；要求越具体，产出越稳。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代