评估投资 ROI 启发式

核心结论：不需要追求完美，只需要"足够好且稳定"就能赢（you don't have to be absolutely perfect, you just need to be good enough and being consistent about it）。她用真实案例说明团队不做 eval 的理性一面：某个新功能已经上线、用户还算满意、流量在涨，工程师提出"我们该建 eval 了"，估算需要两名工程师投入一段时间，预期效果只是把某个指标从 80% 提到 82-85%——这时候，把同样的人力投到一个全新功能上，可能带来更大的整体收益。也就是说，eval 投入本身要用"预期边际收益 vs 转投新功能的机会成本"来决策，而不是默认"有产品就要有 eval"。

但她也划了必须重视 eval 的边界条件（满足其一就不能只靠 vibe check）：

1. 运营在大规模场景下，失败后果是灾难性的（catastrophic consequences）——这时必须"暴君式"地把关，理解每一种失败模式。
2. 这个功能/产品本身就是竞争优势所在，你需要清楚知道自己相对竞品的具体位置。

如果只是一个"锦上添花但非核心"的功能，即使失败了影响也有限，可以先不追求理论完备的 eval 体系。