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Tuner.

Classez les changements qui font bouger le score.

Tuner lit ce que sait Observe sur un agent et classe les changements les plus susceptibles d'augmenter son score de résultat par dollar : un prompt plus resserré, un modèle moins cher qui passe quand même la barre, d'autres outils, un meilleur contexte. Chaque recommandation est explicable et liée à la métrique exacte qu'elle devrait faire bouger.

+0.6x top lift
Tuner · ranked by liftvalue/$
1Route triage to Haiku+0.6x
2Add a verify step+0.3x
3Trim the system prompt+0.1x
ranked per $ spent
Comment ça marche

Read, rank, apply.

01
Read

Tuner reads what Observe knows about the agent and its task.

02
Rank

The highest-impact changes, ranked by predicted outcome-per-dollar lift.

03
Apply

Make the change, then watch the exact metric it was meant to move.

Les leviers

Ce qu'il améliore.

01
Changements classés par impact

Recommandations ordonnées par gain prédit dans la métrique de résultat, pas au jugé.

02
Adéquation du modèle

Quel modèle maintient la barre de résultat pour cette tâche au coût le plus bas.

03
Des preuves, pas de l'arithmétique

Chaque changement indique si votre propre expérience l'a prouvé, ou s'il ne s'agit encore que de calculs sur les tarifs publics.

04
Les changements réfutés restent visibles

Un changement que votre expérience a réfuté est conservé et étiqueté, pour que personne ne le repropose le mois suivant.

05
Boucle Auto-Engineer

Quand un évaluateur régresse, Tuner génère un correctif candidat, le valide contre le dataset et ouvre une PR avec les métriques avant-après. Un coach, pas seulement un tableau d'affichage.

À qui ça s'adresse

Qui se tourne vers Tuner.

  • ·Équipes qui itèrent sur les agents
  • ·Créateurs d'agents qui ajustent prompts et modèles
  • ·Responsables eng en quête de résultat-par-dollar
Même suite

S'associe au reste de Optimize.

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