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Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
キャプチャ、診断、抑制されたリカバリ、内省レポートを用いた、AI エージェント障害向けの体系的なセルフデバッグワークフローです。
リポジトリ認識の並列レビューパスを使用してスキル、コマンド、ルール、フック、その他を DAILY と LIBRARY のバケットに分類することで、特定のリポジトリ向けにエビデンスに基づく ECC インストールプランを構築します。フルバンドルをロードするのではなく、プロジェクトが実際に必要とするものに ECC をトリミングすべき場合に使用します。
対象リポジトリの既存の統合パターンに正確に合わせて新しい API コネクタやプロバイダを構築します。第二のアーキテクチャを発明することなく、もう一つの統合を追加する場合に使用します。
Write articles, guides, blog posts, tutorials, newsletter issues, and other long-form content in a distinctive voice derived from supplied examples or brand guidance. Use when the user wants polished written content longer than a paragraph, especially when voice consistency, structure, and credibility matter.
ECC 向けのエビデンスファーストな自動化インベントリと重複監査のワークフローです。何かを修正する前に、どのジョブ、フック、コネクタ、MCP サーバー、またはラッパーがライブ、壊れている、冗長、または欠落しているかをユーザーが知りたい場合に使用します。
CodeTour の `.tour` ファイルを作成します。実際のファイルと行のアンカーを持つペルソナ対象のステップバイステップウォークスルーです。オンボーディングツアー、アーキテクチャウォークスルー、PR ツアー、RCA ツアー、および構造化された「これがどのように動作するか説明して」というリクエストに使用します。
| name | agent-eval |
| description | Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics |
| origin | ECC |
| tools | Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob |
コーディングエージェントを再現可能なタスクで直接比較するための軽量 CLI ツールです。「どのコーディングエージェントが最良か？」という比較はすべて感覚で行われています。このツールはそれを体系化します。
注意: ソースを確認した上で、リポジトリから agent-eval をインストールしてください。
タスクを宣言的に定義します。各タスクでは、何をするか、どのファイルに触れるか、どのように成功を判定するかを指定します:
name: add-retry-logic
description: Add exponential backoff retry to the HTTP client
repo: ./my-project
files:
- src/http_client.py
prompt: |
Add retry logic with exponential backoff to all HTTP requests.
Max 3 retries. Initial delay 1s, max delay 30s.
judge:
- type: pytest
command: pytest tests/test_http_client.py -v
- type: grep
pattern: "exponential_backoff|retry"
files: src/http_client.py
commit: "abc1234" # 再現性のために特定のコミットにピン留め
各エージェント実行は独自の git worktree を取得します。Docker は不要です。これにより再現性のための隔離が実現され、エージェント同士が干渉したり、ベースリポジトリを破損したりすることがなくなります。
| メトリクス | 計測内容 |
|---|---|
| Pass rate | エージェントが judge を通過するコードを生成したか？ |
| Cost | タスクあたりの API 費用（利用可能な場合） |
| Time | 完了までの実測時間（秒） |
| Consistency | 繰り返し実行時の合格率（例: 3/3 = 100%） |
tasks/ ディレクトリに YAML ファイルを作成します（タスクごとに1ファイル）:
mkdir tasks
# タスク定義を記述（上記のテンプレートを参照）
タスクに対してエージェントを実行します:
agent-eval run --task tasks/add-retry-logic.yaml --agent claude-code --agent aider --runs 3
各実行:
比較レポートを生成します:
agent-eval report --format table
Task: add-retry-logic (3 runs each)
┌──────────────┬───────────┬────────┬────────┬─────────────┐
│ Agent │ Pass Rate │ Cost │ Time │ Consistency │
├──────────────┼───────────┼────────┼────────┼─────────────┤
│ claude-code │ 3/3 │ $0.12 │ 45s │ 100% │
│ aider │ 2/3 │ $0.08 │ 38s │ 67% │
└──────────────┴───────────┴────────┴────────┴─────────────┘
judge:
- type: pytest
command: pytest tests/ -v
- type: command
command: npm run build
judge:
- type: grep
pattern: "class.*Retry"
files: src/**/*.py
judge:
- type: llm
prompt: |
Does this implementation correctly handle exponential backoff?
Check for: max retries, increasing delays, jitter.