SKILLEMALL.ai

CC agent-evaluation

Используйте при создании или улучшении системы оценки Agent'а — проектирование метрик оценки (Pass@k/Pass^k/стоимость), создание воспроизводимой среды оценки, выбор детерминированных валидаторов или LLM-as-a-Judge и их применимые границы, написание Rubric, анализ причин сбоев и регрессионные задачи, выбор модели на основе оценки, определение статистической значимости, создание наблюдаемости и внутренней инфраструктуры оценки (аблация, A/B-тестирование, переключатели функций, регрессия промптов), переход от отчетов Benchmark к системным улучшениям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为 Agent 建立或改进评估体系时使用——设计评估指标(Pass@k/Pass^k/成本)、搭建可重复运行的评估环境、选择确定性验证器或…»

为 Agent 建立或改进评估体系时使用——设计评估指标(Pass@k/Pass^k/成本)、搭建可重复运行的评估环境、选择确定性验证器或 LLM-as-a-Judge 及各自适用边界、编写 Rubric、做失败归因与回归任务、评估驱动的模型选型、判断统计显著性、建设可观测性与内部评估基础设施(消融、AB 测试、特性开关、提示词回归)、从 Benchmark 报告走到系统改进。

bojieli/ai-agent-book Agent Skills автор: bojieli Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 687 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте при создании или улучшении системы оценки Agent'а — проектирование метрик оценки (Pass@k/Pass^k/стоимость), создание воспроизводимой среды оценки…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 91
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1687 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.