用途：AI 产品会随时间变化——模型更新、使用模式改变、质量可能在无人察觉时漂移。纵向测量用于跨时间跟踪质量，在用户之前发现退化。
随时间变化的因素：模型更新（新版本可能改进部分能力、回退其他能力）；提示漂移（系统提示累积编辑可能产生意外交互）；使用演化（用户发现未测试过的新用例）；数据漂移（真实输入偏离测试内容）；期望漂移（用户经验增加后期望改变）。
可纵向测量的内容：质量分数（在一致测试集上跟踪评分标准得分）；任务成功率；满意度信号（显式与隐式）；错误率（失败频率与类型分布）；延迟（响应时间变化可能指示退化）；参与模式（使用频率、深度、广度的变化）。
测量基础设施：黄金测试集（固定输入集定期评估以检测质量变化）；自动化评估（按计划自动运行黄金测试集）；仪表盘（可视化趋势并对显著变化设置告警）；回归检测（用统计方法区分真实变化与噪声）；用户群组跟踪（随时间跟踪特定用户群）。
响应漂移：检测（自动告警标记显著变化）；诊断（是模型更新、提示更改、数据偏移还是使用变化）；评估（漂移是有害、中性还是实际改进）；行动（调整提示、回滚更改、更新护栏或接受新基线）；验证（确认修复有效并设定新基线）。
设计产物：纵向测量计划、黄金测试集规格、质量趋势仪表盘、漂移检测告警配置、检测到漂移的响应协议。
限制：资料未提供具体工具、平台、价格或实施步骤。