从零到一：用 W&B Weave 做出第一份成果
先说清楚它是什么：W&B Weave 属于「数据与分析」方向的在线服务，Weights & Biases 的大模型应用追踪与评测工具。
与其看十篇介绍，不如完整做一个小项目，这篇带你走一遍。
项目：图表建议
目标：用 W&B Weave 完成一次「图表建议」，交付一份可以直接给同事或客户看的结果。预计用时 1 小时以内。
步骤
- 用工作邮箱注册，开启双重验证。
- 准备材料：一组需要汇报的数据（先脱敏）
- 复制下面的提示词，替换方括号内容。
- 第一次结果出来后，只针对一个问题追问修改。
- 按验收标准检查：指出了误导风险。
- 保存提示词与最终结果，写三行复盘。
根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。
复盘模板
这次任务：
节省或多花的时间：
需要人工修改的地方：
下次会改进的提示：
是否继续使用：
做完之后
可以尝试第二个任务「写 SQL 查询」，或者把这次的流程分享给同事一起试。
更多可以试的用法
数据清洗方案
输入：一份有缺失和异常值的数据。
分析这份数据的质量问题：缺失值比例、异常值、格式不一致的字段，给出处理建议，并说明每种处理方式对结论的影响。
验收标准：说明了处理对结论的影响。
自然语言问数
输入：一张销售明细表。
请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。
检查点：给出了可复核的计算过程。
评测大模型应用
准备材料：一批真实用户问题和应用回答。
为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。
检查点：评分标准清晰可复用。
常见问题：敏感数据暴露给模型
使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。
常见问题：问数结果看似合理但错误
准备几道已知答案的问题做抽检。
常见问题：图表结论被过度解读
区分相关与因果，在报告中标注假设。
概念补充：追踪（Tracing）
记录大模型应用每次调用的输入输出与耗时。
概念补充：评测集
用于反复检验模型或应用效果的标准问题集合。
适合人群：新媒体运营
新媒体运营可以用 Weave 处理内容排期、数据复盘等工作。需要注意：活动规则与奖品说明要准确，避免诱导分享等违规玩法。
适合人群：软件工程师
软件工程师可以用 Weave 处理代码阅读与重构、测试与排错等工作。需要注意：不要把密钥和未开源代码上传到未授权工具，合并前审阅每处改动。
适合人群：科研人员
科研人员可以用 Weave 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。
写在最后
所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。
文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Weave 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。