Skills Plugins MCP Prompt Model 博客 我的中心

eval-harness

Eval-driven development (EDD) ilkelerini uygulayan Claude Code oturumları için formal değerlendirme çerçevesi

DeepseekModel Curated skill Quality Excellent · 90 v1.0.0

Get

https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=affaan-m-ecc-docs-tr-skills-eval-harness-skill-md&format=skill
Download .skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework
The actual content of the system_prompt field in the .skill file.
name eval-harness description Eval-driven development (EDD) ilkelerini uygulayan Claude Code oturumları için formal değerlendirme çerçevesi origin ECC tools Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob Eval Harness Skill Claude Code oturumları için eval-driven development (EDD) ilkelerini uygulayan formal değerlendirme çerçevesi. Ne Zaman Aktifleştirmeli AI destekli iş akışları için eval-driven development (EDD) kurarken Claude Code görev tamamlama için geçti/kaldı kriterleri tanımlarken pass@k metrikleriyle agent güvenilirliğini ölçerken Prompt veya agent değişiklikleri için regresyon test paketleri oluştururken Model versiyonları arasında agent performansını benchmark ederken Felsefe Eval-Driven Development, eval'ları "AI geliştirmenin birim testleri" olarak ele alır: İmplementasyondan ÖNCE beklenen davranışı tanımla Geliştirme sırasında eval'ları sürekli çalıştır Her değişiklikle regresyonları izle Güvenilirlik ölçümü için pass@k metriklerini kullan Eval Tipleri Capability Eval'ları Claude'un daha önce yapamadığı bir şeyi yapıp yapamadığını test et: [CAPABILITY EVAL: feature-name] Görev: Claude'un başarması gereken şeyin açıklaması Başarı Kriterleri: - [ ] Kriter 1 - [ ] Kriter 2 - [ ] Kriter 3 Beklenen Çıktı: Beklenen sonucun açıklaması Regression Eval'ları Değişikliklerin mevcut fonksiyonaliteyi bozmadığından emin ol: [REGRESSION EVAL: feature-name] Baseline: SHA veya checkpoint adı Testler: - existing-test-1: PASS/FAIL - existing-test-2: PASS/FAIL - existing-test-3: PASS/FAIL Sonuç: X/Y geçti (önceden Y/Y) Grader Tipleri 1. Code-Based Grader Kod kullanarak deterministik kontroller: # Dosyanın beklenen pattern içerip içermediğini kontrol et grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL" # Testlerin geçip geçmediğini kontrol et npm test -- --testPathPattern= "auth" && echo "PASS" || echo "FAIL" # Build'in başarılı olup olmadığını kontrol et npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL" 2. Model-Based Grader Açık uçlu çıktıları değerlendirmek için Claude kullan: [MODEL GRADER PROMPT] Aşağıdaki kod değişikliğini değerlendir: 1. Belirtilen sorunu çözüyor mu? 2. İyi yapılandırılmış mı? 3. Edge case'ler işleniyor mu? 4. Hata işleme uygun mu? Puan: 1-5 (1=kötü, 5=mükemmel) Gerekçe: [açıklama] 3. Human Grader Manuel inceleme için işaretle: [HUMAN REVIEW REQUIRED] Değişiklik: Neyin değiştiğinin açıklaması Sebep: Neden insan incelemesi gerekli Risk Seviyesi: DÜŞÜK/ORTA/YÜKSEK Metrikler pass@k "k denemede en az bir başarı" pass@1: İlk deneme başarı oranı pass@3: 3 denemede başarı Tipik hedef: pass@3 > %90 pass^k "Tüm k denemeler başarılı" Güvenilirlik için daha yüksek çıta pass^3: Ardışık 3 başarı Kritik yollar için kullan Eval İş Akışı 1. Tanımla (Kodlamadan Önce) ## EVAL DEFINITION: feature-xyz ### Capability Eval'ları 1. Yeni kullanıcı hesabı oluşturabilir 2. Email formatını doğrulayabilir 3. Şifreyi güvenli şekilde hash'leyebilir ### Regression Eval'ları 1. Mevcut login hala çalışıyor 2. Oturum yönetimi değişmedi 3. Logout akışı sağlam ### Başarı Metrikleri - capability eval'lar için pass@3 > %90 - regression eval'lar için pass^3 = %100 2. Uygula Tanımlanan eval'ları geçmek için kod yaz. 3. Değerlendir # Capability eval'ları çalıştır [Her capability eval 'ı çalıştır, PASS/FAIL kaydet] # Regression eval' ları çalıştır npm test -- --testPathPattern= "existing" # Rapor oluştur 4. Rapor EVAL REPORT: feature-xyz ======================== Capability Eval'ları: create-user: PASS (pass@1) validate-email: PASS (pass@2) hash-password: PASS (pass@1) Genel: 3/3 geçti Regression Eval'ları: login-flow: PASS session-mgmt: PASS logout-flow: PASS Genel: 3/3 geçti Metrikler: pass@1: %67 (2/3) pass@3: %100 (3/3) Durum: İNCELEMEYE HAZIR Entegrasyon Kalıpları İmplementasyondan Önce /eval define feature-name .claude/evals/feature-name.md konumunda eval tanım dosyası oluşturur İmplementasyon Sırasında /eval check feature-name Mevcut eval'ları çalıştırır ve durumu raporlar İmplementasyondan Sonra /eval report feature-name Tam eval raporu oluşturur Eval Depolama Eval'ları projede sakla: .claude/ evals/ feature-xyz.md # Eval tanımı feature-xyz.log # Eval çalıştırma geçmişi baseline.json # Regression baseline'ları En İyi Uygulamalar Kodlamadan ÖNCE eval'ları tanımla - Başarı kriterleri hakkında net düşünmeyi zorlar Eval'ları sık çalıştır - Regresyonları erken yakala pass@k'yı zaman içinde izle - Güvenilirlik trendlerini gözle Mümkün olduğunda code grader kullan - Deterministik > olasılıksal Güvenlik için insan incelemesi - Güvenlik kontrollerini asla tam otomatikleştirme Eval'ları hızlı tut - Yavaş eval'lar çalıştırılmaz Eval'ları kodla versiyonla - Eval'lar birinci sınıf artifact'lardır Örnek: Kimlik Doğrulama Ekleme ## EVAL: add-authentication ### Faz 1: Tanımla (10 dk) Capability Eval'ları: - [ ] Kullanıcı email/şifre ile kayıt olabilir - [ ] Kullanıcı geçerli kimlik bilgileriyle giriş yapabilir - [ ] Geçersiz kimlik bilgileri uygun hatayla reddedilir - [ ] Oturumlar sayfa yeniden yüklemelerinde kalıcıdır - [ ] Logout oturumu temizler Regression Eval'ları: - [ ] Halka açık rotalar hala erişilebilir - [ ] API yanıtları değişmedi - [ ] Veritabanı şeması uyumlu ### Faz 2: Uygula (değişir) [Kod yaz] ### Faz 3: Değerlendir Çalıştır: /eval check add-authentication ### Faz 4: Raporla EVAL REPORT: add-authentication ============================== Capability: 5/5 geçti (pass@3: %100) Regression: 3/3 geçti (pass^3: %100) Durum: YAYINLA Product Eval'ları (v1.8) Davranış kalitesi sadece birim testlerle yakalanamadığında product eval'ları kullan. Grader Tipleri Code grader (deterministik assertion'lar) Rule grader (regex/şema kısıtlamaları) Model grader (LLM-as-judge rubric) Human grader (belirsiz çıktılar için manuel karar) pass@k Kılavuzu pass@1 : doğrudan güvenilirlik pass@3 : kontrollü yeniden denemeler altında pratik güvenilirlik pass^3 : kararlılık testi (3 çalıştırmanın tümü geçmeli) Önerilen eşikler: Capability eval'ları: pass@3 >= 0.90 Regression eval'ları: yayın-kritik yollar için pass^3 = 1.00 Eval Anti-Kalıpları Prompt'ları bilinen eval örneklerine overfitting yapmak Sadece mutlu-yol çıktılarını ölçmek Geçme oranlarını kovalamken maliyet ve gecikme kaymasını görmezden gelmek Yayın kapılarında kararsız grader'lara izin vermek Minimal Eval Artifact Düzeni .claude/evals/<feature>.md tanımı .claude/evals/<feature>.log çalıştırma geçmişi docs/releases/<version>/eval-summary.md yayın snapshot'ı
Keywords that activate this skill. Click one to copy it.

This skill does not provide trigger words.

The downloaded .skill package contains the following fields.
Field Description
formatFormat tag (skill/v1)
skill_idUnique skill ID
nameSkill name
versionVersion
descriptionDescription
categoryCategories (array)
trigger_wordsTrigger words
tagsTags
sourceSource
source_urlSource URL (this page)
exported_atExported at (set per download)
system_promptSystem prompt body
model_configModel config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesExamples
install_guideImport guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks
The same skill can be exported in different platform formats.
.skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework Download
.skillpro Enhanced format with scripts, tools, dependencies and hooks Download
.json Plain JSON export with system_prompt and model parameters only Download
Coze Markdown with frontmatter, for Coze platform import Download
Dify Dify DSL, import directly after creating an app Download

每日精选 Skill 推荐,免费送到你邮箱

输入邮箱,每天接收一个精选 AI Agent 技能推荐。完全免费,持续更新。

提交后我们会发送一封确认邮件,点击邮件里的链接才会开始收信。

完全免费,取消任意时间。我们不会发送垃圾邮件。