Menü
Claude Codeセッションの正式な評価フレームワークで、評価駆動開発（EDD）の原則を実装します
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
Use after a complex task, failure, or when reviewing what was learned. Teaches how to write growth logs that extract reusable patterns — not diary entries.
Design a goal-oriented agent loop, and review it for the ways loops go wrong — spinning and burning tokens, Goodhart-gaming the verifier, or running a wrong answer to completion. Two actions: (1) WRITE a loop — gate whether to build it, define a machine-decidable goal, pick the loop type, pick a skeleton; (2) REVIEW a loop — run it past five failure modes plus decidability, boundaries, fallback, judge independence, and keep-judgment-with-the-human red lines. Use when designing an autonomous agent loop, or when you already have one and worry it will spin, cheat, or run a wrong answer to the end. Complements the mechanism-layer loop skills (autonomous-loops, continuous-agent-loop) by covering the judgment layer they don't. 中文触发：写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge。English triggers: design an agent loop, write a loop, check a loop, loop review, prevent a runaway loop, goal-oriented loop, decidable goal, plan/build/judge.
Stop hook that blocks Claude from finishing until quality checks pass. Detects rationalization patterns (surface text heuristics), stale learning logs (filesystem mtime), and low disk space. Complements self-audit by mechanically enforcing learning capture habits.
React Native and Expo app patterns — Expo Router navigation, state separation (server/client/route/form), TanStack Query data fetching with Zod, performant lists, NativeWind/StyleSheet styling, native APIs, and secure storage. Use when building or editing React Native / Expo screens, components, navigation, or data layers.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.
| name | eval-harness |
| description | Claude Codeセッションの正式な評価フレームワークで、評価駆動開発（EDD）の原則を実装します |
| tools | Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob |
Claude Codeセッションの正式な評価フレームワークで、評価駆動開発（EDD）の原則を実装します。
評価駆動開発は評価を「AI開発のユニットテスト」として扱います：
Claudeが以前できなかったことができるようになったかをテスト：
[CAPABILITY EVAL: feature-name]
タスク: Claudeが達成すべきことの説明
成功基準:
- [ ] 基準1
- [ ] 基準2
- [ ] 基準3
期待される出力: 期待される結果の説明
変更が既存の機能を破壊しないことを確認：
[REGRESSION EVAL: feature-name]
ベースライン: SHAまたはチェックポイント名
テスト:
- existing-test-1: PASS/FAIL
- existing-test-2: PASS/FAIL
- existing-test-3: PASS/FAIL
結果: X/Y 成功（以前は Y/Y）
コードを使用した決定論的チェック：
# ファイルに期待されるパターンが含まれているかチェック
grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL"
# テストが成功するかチェック
npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL"
# ビルドが成功するかチェック
npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL"
Claudeを使用して自由形式の出力を評価：
[MODEL GRADER PROMPT]
次のコード変更を評価してください：
1. 記述された問題を解決していますか？
2. 構造化されていますか？
3. エッジケースは処理されていますか？
4. エラー処理は適切ですか？
スコア: 1-5（1=不良、5=優秀）
理由: [説明]
手動レビューのためにフラグを立てる：
[HUMAN REVIEW REQUIRED]
変更内容: 何が変更されたかの説明
理由: 人間のレビューが必要な理由
リスクレベル: LOW/MEDIUM/HIGH
「k回の試行で少なくとも1回成功」
「k回の試行すべてが成功」
## 評価定義: feature-xyz
### 能力評価
1. 新しいユーザーアカウントを作成できる
2. メール形式を検証できる
3. パスワードを安全にハッシュ化できる
### リグレッション評価
1. 既存のログインが引き続き機能する
2. セッション管理が変更されていない
3. ログアウトフローが維持されている
### 成功メトリクス
- 能力評価で pass@3 > 90%
- リグレッション評価で pass^3 = 100%
定義された評価に合格するコードを書く。
# 能力評価を実行
[各能力評価を実行し、PASS/FAILを記録]
# リグレッション評価を実行
npm test -- --testPathPattern="existing"
# レポートを生成
評価レポート: feature-xyz
========================
能力評価:
create-user: PASS (pass@1)
validate-email: PASS (pass@2)
hash-password: PASS (pass@1)
全体: 3/3 成功
リグレッション評価:
login-flow: PASS
session-mgmt: PASS
logout-flow: PASS
全体: 3/3 成功
メトリクス:
pass@1: 67% (2/3)
pass@3: 100% (3/3)
ステータス: レビュー準備完了
/eval define feature-name
.claude/evals/feature-name.mdに評価定義ファイルを作成
/eval check feature-name
現在の評価を実行してステータスを報告
/eval report feature-name
完全な評価レポートを生成
プロジェクト内に評価を保存：
.claude/
evals/
feature-xyz.md # 評価定義
feature-xyz.log # 評価実行履歴
baseline.json # リグレッションベースライン
## EVAL: add-authentication
### フェーズ 1: 定義（10分）
能力評価:
- [ ] ユーザーはメール/パスワードで登録できる
- [ ] ユーザーは有効な資格情報でログインできる
- [ ] 無効な資格情報は適切なエラーで拒否される
- [ ] セッションはページリロード後も持続する
- [ ] ログアウトはセッションをクリアする
リグレッション評価:
- [ ] 公開ルートは引き続きアクセス可能
- [ ] APIレスポンスは変更されていない
- [ ] データベーススキーマは互換性がある
### フェーズ 2: 実装（可変）
[コードを書く]
### フェーズ 3: 評価
Run: /eval check add-authentication
### フェーズ 4: レポート
評価レポート: add-authentication
==============================
能力: 5/5 成功（pass@3: 100%）
リグレッション: 3/3 成功（pass^3: 100%）
ステータス: 出荷可能