机器学习工程师的 AI 办事清单
机器学习工程师是设计和实现算法模型的开发者，常构建、训练和部署AI系统。常办的事点选填几下，AI 直接给能用的成品。不用学提示词，点进去就能做。
托我办：到点自动办，办完告诉你
一套办
写模型上线前的接口文档🔥AI方案横向对比评测🔥部署卡住了怎么办🔥做Agent长时记忆测评记录表🔥设计AI应用部署方案🔥写数据清洗步骤文档🔥画模型输入输出字段映射图🔥分析模型错误案例🔥评估截图放大后清不清晰🔥按审查意见改计算书终版🔥生成错误案例集锦手册🔥写模型解释稳定性测试方案🔥分析模型在不同人群上的表现差距🔥制作模型性能波动分析PPT🔥写模型灰度发布检查项🔥生成模型服务Dockerfile🔥把论文方法转成伪代码🔥设计数据增强策略🔥做监控资源规划表🔥定制AI系统评测方案🔥做AI偏见风险自查表🔥挑几个方案比一比🔥把模型弄上线🔥写一个文档摘要生成工具函数🔥编写资源与依赖清单🔥做Agent多工具并发调用评估方案🔥盘点手头有哪些数据🔥自定义损失函数导数核对清单🔥设计数据集划分方案🔥查查智能体这段时间干得咋样🔥编写模型公平性测试方案🔥写长文档切分工具函数🔥选模型量化方案🔥做模型评测🔥补迟到标签的性能数据🔥算法实现🔥多模态图像语音开发方案🔥生成业务逻辑核验报告🔥制定模型性能波动容忍阈值🔥规划模型发布灰度策略🔥判断模型是否因概念变化失效🔥模型微调可行性评估🔥排数据处理流水线时间表🔥整理审查意见处理🔥客服投诉语音转成问题工单🔥PyTorch转ONNX说明🔥生成模型伦理影响简述🔥画模型训练曲线图🔥画模型衰减生命周期图🔥画模型架构示意图🔥给特征工程代码加中文注释🔥模型能力评估报告🔥给AI模型做质量评分卡🔥写模型发布计划书🔥做模型解释汇报PPT🔥写AI模型调优建议方案🔥做AI模型选型对比表🔥制作解释稳定性测试记录表🔥把几个AI的答案摆一起比🔥做模型效果对比PPT🔥敲定一个最合适的智能体🔥设计监控指标表🔥写趋势预测文案🔥推导自定义算子的反向传播公式🔥设计模型评估指标方案🔥制定模型对比实验方案🔥导出带时间戳的字幕文档🔥评估训练中断对模型性能的影响🔥整理梯度检查点排查清单🔥设计图像分类模型方案🔥测一测系统稳不稳🔥把聊天记录转成模型输入🔥制定过拟合应对方案🔥做异常事件报告模板🔥设计训练资源分配方案🔥制定模型公平性改进方案🔥把操作日志转成行为序列🔥生成AI公平性自检清单🔥分析AI异常输出写安全报告🔥检查数据预处理是否在划分前完成🔥列功能清单和验收标准🔥分析模型在特定数据上的表现🔥制作问答测试集🔥API报错怎么处理🔥划清智能体的职责边界🔥制定训练数据质量评估表🔥检测模型性能异常波动点🔥挑一下用哪个智能体工具平台🔥整理引用溯源核查单🔥看模型调优效果咋样🔥写模型上线对比评估文档🔥分析解释不一致原因报告🔥生成评分接口的使用说明🔥查训练流水线哪步出错了🔥准备模型卡要用的证据🔥看数据缺失是偶然还是有原因🔥抽样检查标注准不准🔥写可复用的特征处理算子代码🔥选简单模型做基准🔥选大模型做对比方案🔥模型微调方案🔥做模型评测方案🔥问问能不能用盘点手头有哪些数据源跑基线模型看效果本地部署与API调用决策分析写一个邮件关键信息提取工具写模型版本变更说明画梯度流动示意图把训练日志转成可读的进度摘要画训练资源消耗趋势图把论文里的公式转成LaTeX代码把特征重要性讲成业务能懂的话划清客服自动处理范围确定评估模型好坏的指标评估自动化流程效果把英语面试回答稿标出重读和停顿做抠像边缘质量评估PPT不同随机种子性能对比报告做模型回滚触发条件表
先列 120 个，还有 317 个常办的事 ↑
机器学习工程师还常办这些事
在你自己的 AI 里也能办
用 WorkBuddy、Claude Code、Codex 的，接上硅菩提连接器，在那边说一句，这边的确认卡和成品照样能拿到。怎么接