一位Reddit用户正在询问他们测试LLM输出质量的方法是否违反了Anthropic的服务条款。他们构建了一个代理系统,使用Claude Code来自动化测试,对于API调用,他们生成了子代理来近似LLM的输出。这个过程消耗了大约200万个token。 AI
影响 阐明了高级LLM交互的潜在限制和使用策略。
排序理由 用户对特定LLM使用模式的服务条款合规性提出疑问。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
一位Reddit用户正在询问他们测试LLM输出质量的方法是否违反了Anthropic的服务条款。他们构建了一个代理系统,使用Claude Code来自动化测试,对于API调用,他们生成了子代理来近似LLM的输出。这个过程消耗了大约200万个token。 AI
影响 阐明了高级LLM交互的潜在限制和使用策略。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>So I’ve built a basic agentic system using Claude Code and hooked it up to my Anthropic keys for its actual runtime.</p> <p>I wanted to run an output quality test across multiple simulated scenarios and what I did is let Claude Code automate the …