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يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
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التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/thetahealth/mirobody-eval --skill quick-startيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
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Use when analyzing ESL-Bench evaluation reports - extracting scores by difficulty dimension, comparing methods, checking fail rates, token costs, duration per query. Triggers on keywords like eslbench report, benchmark results, group by difficulty.
集成外部 benchmark 数据集到 HolyEval 框架 — 从论文/仓库到可执行评测的端到端流程。
Scaffold a new EvalAgent plugin (config + implementation + registration).
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | quick-start |
| description | 引导项目初始化 — 环境安装、配置、验证、启动 Web UI（含 hma-web 公开评测平台）。 |
引导用户完成 HolyEval 项目的初始化设置。按顺序执行以下步骤，每步完成后继续下一步，不要等待用户确认。
确认以下工具已安装：
python3 --version # 需要 Python >= 3.11
uv --version # 需要 uv 包管理器
node --version # 需要 Node.js >= 18（hma-web 使用）
如果缺少，给出安装指引并停止：
brew install python@3.11curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shbrew install node# 框架层（evaluator / benchmark / generator / web）
uv sync
# hma-web（独立业务应用，不属于 uv workspace）
cd hma-web && npm install && cd ..
.env检查根目录 .env 文件是否存在。如果不存在则从 .env.example 复制：
cp .env.example .env
读取 .env 文件，检查是否已填写 API Key。如果所有 key 还是占位符（sk-xxx / xxx / hf_xxx），暂停并提示用户至少配一个 LLM 提供商：
| 变量 | 说明 | 获取方式 |
|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | OpenAI API 密钥（gpt-4.1 等） | https://platform.openai.com/api-keys |
GOOGLE_API_KEY | Google AI API 密钥（gemini-3 等） | https://aistudio.google.com/apikey |
OPENROUTER_API_KEY | OpenRouter 统一多提供商访问（可选） | https://openrouter.ai/keys |
HF_TOKEN | HuggingFace Token（ESLBench 数据下载必填，未配置会导致 ESLBench 数据准备失败，不影响其他 benchmark） | https://huggingface.co/settings/tokens |
THETA_API_BASE_URL | Theta Health API 地址（可选） | 内部系统，联系团队获取 |
如果已有有效 key，直接继续。
.env检查 hma-web/.env 是否存在。如果不存在则从 hma-web/.env.example 复制：
cp hma-web/.env.example hma-web/.env
hma-web 使用远程配置中心加载大部分配置，本地 .env 只需配置引导变量：
| 变量 | 说明 |
|---|---|
ENV | 环境标识（test / production） |
CONFIG_SERVER | 配置中心地址 |
CONFIG_TOKEN | 配置中心认证 Token |
CONFIG_ENCRYPTION_KEY | 配置加密密钥 |
HF_TOKEN | HuggingFace Token（数据集同步） |
注意: DB 连接（PG_*_EVAL）、Auth（AUTH_SECRET、EMAIL_SMTP_*）等由远程配置中心下发，不需要本地配置。如果缺少远程配置凭据，暂停并提示用户联系团队获取。
# 验证框架层模块导入
python -c "import evaluator; import benchmark; import generator; print('OK')"
如果有报错，诊断并修复后再继续。
部分 benchmark（如 ESLBench）需要从外部下载数据并建立索引。Web UI 启动时会通过 PrepareManager 自动执行含 prepare 字段的 benchmark 准备脚本，但 CLI 场景需要手动运行。
检查 .env 中 HF_TOKEN 是否已配置。如果已配置，执行数据准备：
# ESLBench: 从 HuggingFace 下载合成健康 KG 数据 + 建立 per-user DuckDB 索引
python -m generator.eslbench.prepare_data
如果 HF_TOKEN 未配置（还是占位符 hf_xxx），提示用户：
注意：
benchmark/data/eslbench/.data/ 目录如果准备脚本报错但非关键（如网络临时问题），提示用户可以稍后重试：
python -m generator.eslbench.prepare_data --force # 强制重建
在后台启动 Web 服务器，然后用系统命令打开浏览器：
# 后台启动（使用 run_in_background）
python -m web
# 等服务就绪后打开浏览器
sleep 2 && open http://localhost:8000
注意: 使用 Bash 工具的 run_in_background: true 参数启动 python -m web，然后单独执行 sleep 2 && open http://localhost:8000。端口可通过 HOLYEVAL_PORT 环境变量自定义（默认 8000）。
hma-web 是 HMA 公开评测平台，独立于框架层。启动前需要：
cd hma-web && npm run dev
启动时 instrumentation.ts 会自动执行：
prisma migrate deploy）prisma/seed.mts）启动成功后访问 http://localhost:3000。
常见问题:
缺少远程配置引导变量，检查 hma-web/.env 中 CONFIG_SERVER、CONFIG_TOKEN、ENV 是否配置缺少 PG_*_EVAL 配置，说明远程配置中心未返回数据库连接信息，联系团队排查HF_TOKEN 是否有效（不影响启动）读取 web/guides/overview.md 文件，在对话窗口输出项目概览内容。
输出内容包括：
引导用户：
输出格式：
推荐后续操作：
| Skill | 说明 |
|---|---|
/add-benchmark | 集成外部 benchmark（研究 → 转换 → 验证全流程） |
/add-eval-agent | 新增评测逻辑插件 |
/add-target-agent | 新增被测系统插件 |
/run-e2e-test | 运行端到端测试 |
/run-benchmark | 运行 benchmark 跑分 |
/review-architecture | 审查项目架构健康度 |