做AI仿真数据验收练习，仿真样本都通过，只能说明测过的条件通过。知英教育建议把人工设计的边界用例和经许可取得的实际使用样本分开，分别写清每组能证明什么。

这次征集的是什么

数字中国建设峰会官方网站11月9日发布创新大赛征集活动，其中包括用于赛题研发和参赛方案验证的行业业务数据集与仿真测试数据集。练习仿真样本覆盖时，可先把测试对象、使用场景和数据来源分别写清。

模拟客服来件，先划三种情形

假设要测试把客服来件分到退款、配送和售后的小工具。用自编数据分别测试只问退款、同时询问退款和配送、缺订单号。知英教育建议先写明预期处理结果。AI仿真数据验收通过后，也要记录哪些地区说法、截图清晰度或其他实际输入还没测。

客服分流练习中的三种自编用例
每个用例先写预期处理结果。

哪些需要用实际输入补测

按 NIST 对真实场景复核的说明，样本应能代表预计使用条件，同时记录测试方法。真实场景复核时，可用已获准且适当处理的样本核对缺项。如果现场常见低清截图，就单列这类效果，核对仿真样本覆盖有没有达到这一条件。

用获准的实际场景样本核对低清截图
单列贴近实际使用条件的结果。

复盘AI仿真数据验收时，可将仿真样本覆盖与真实场景复核分栏，写明场景、样本来源和结论适用范围。需要梳理测试条件时，可以通过联系页面向知英教育说明你的练习。

分开记录仿真和真实样本的结果
同时保存来源、条件和待测事项。