一图胜千言：autoresearch 凭什么让我愿意烧 token

一图胜千言。 autoresearch 的魅力，在于让我心甘情愿地为它燃烧巨量的 token。

它真正狠的点

评论区说得准：最狠的不是「会不会点工具」，而是逼你承认——

最后比的是有没有一套能反复迭代的问题拆解 + 评估动作。

工具会换皮；工作流一旦跑顺，红利能吃很久。

这和我另一篇「文章从 47 分打到 87 分」是同一套哲学，只是这张图把心流说透了。

评分系统怎么想（思路版）

评论区很多人问分数怎么算。我的简化思路：

1. 让 AI 生成若干条 Eval 评判项（例如 5 条）。
2. 每条结果尽量是 Pass / Fail（是/否），而不是模糊的 1～10 分。
3. 一轮多次采样（例如每项评 5 次）→ 用「是」的次数除以总分上限，得到本轮得分。
4. 不断调评判项：先拿爆款样本校准评分器，再用评分器反推同题新作，再改文章，再评……

好玩的是：有不懂的先问 AI——它的回答经常超出我的预期。

你可以今天就做的三步

1. 选一个可量化的产出（文章结构、landing 转化文案、代码评审清单）。
2. 写 5 条硬性 Eval（必须能判是/否）。
3. 跑两轮 autoresearch，只看「评判项本身」有没有在变强。

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同系列也可看：autoresearch 提分循环。