1/ 这篇 HN 文章提出了一个很有意思的框架：Inverse Rubric Optimization。

1/ 这篇 HN 文章提出了一个很有意思的框架：Inverse Rubric Optimization。

核心思路是：不要让 AI 直接去优化某个目标，而是反过来用「rubric」（评分标准）来约束和评估。

2/ 传统做法是：给 AI 一个任务 + 一个模糊的「做好」的定义，然后让它迭代。

结果经常是：它优化了容易衡量的东西，却牺牲了你真正关心的隐性标准。

3/ Inverse 的做法是：先写一个详细的 Rubric，列出「好」应该包含哪些维度、坏会表现出哪些问题。

然后让 AI 在这个 Rubric 下生成和迭代。

每一次改进，都要通过 Rubric 的验证。

4/ 这其实是在给 AI 装一个「外部大脑的判断标准」。

而不是让它自己凭感觉去猜「用户想要什么」。

特别适合复杂、需要多维度平衡的任务：产品设计、写作、代码架构、研究等。

5/ 这可能代表了下一阶段 Agent 开发的方向：

从「让模型自己想」转向「给模型一套可验证的外部标准」。

Prompt 工程正在进化成「标准工程」。

你现在做复杂任务时，是直接让 AI 自由发挥，还是已经开始用结构化的 Rubric 了？