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Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
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.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/mturac/everything-openai-codex --skill eval-harnessDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
Use this skill to monitor and verify a deployed URL or public OSS launch surface after releases — checks HTTP endpoints, SSE streams, static assets, console errors, performance regressions, PR queue health, maintainer feedback, and listing-review blockers after deploys, merges, submissions, or dependency upgrades. Smoke / canary / post-deploy / PR-watch verification.
Build reputation-safe open-source marketing from verifiable project evidence, not hype, spam, or repeated public pings. Use for launch copy, directory targeting, community posts, proof packets, and maintainer-facing positioning.
Turn public launch, directory, community, or list rejections into repo fixes and better proof without arguing, spamming, or resubmitting blindly. Use after Hacker News, Product Hunt, GitHub list PR, marketplace, or community rejection.
SKILL.md wird angezeigt
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | eval-harness |
| description | 克劳德代码会话的正式评估框架，实施评估驱动开发（EDD）原则 |
| origin | ecc |
| tools | Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob |
一个用于 OpenAI Codex 会话的正式评估框架，实现了评估驱动开发 (EDD) 原则。
评估驱动开发将评估视为 "AI 开发的单元测试"：
测试 Codex 是否能完成之前无法完成的事情：
[能力评估：功能名称]
任务：描述 Codex 应完成的工作
成功标准：
- [ ] 标准 1
- [ ] 标准 2
- [ ] 标准 标准 3
预期输出：对预期结果的描述
确保更改不会破坏现有功能：
[回归评估：功能名称]
基线：SHA 或检查点名称
测试：
- 现有测试-1：通过/失败
- 现有测试-2：通过/失败
- 现有测试-3：通过/失败
结果：X/Y 通过（之前为 Y/Y）
使用代码进行确定性检查：
# Check if file contains expected pattern
grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL"
# Check if tests pass
npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL"
# Check if build succeeds
npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL"
使用 Codex 来评估开放式输出：
[MODEL GRADER PROMPT]
评估以下代码变更：
1. 它是否解决了所述问题？
2. 它的结构是否良好？
3. 是否处理了边界情况？
4. 错误处理是否恰当？
评分：1-5 (1=差，5=优秀)
推理：[解释]
标记为需要手动审查：
[HUMAN REVIEW REQUIRED]
变更：对更改内容的描述
原因：为何需要人工审核
风险等级：低/中/高
"k 次尝试中至少成功一次"
"所有 k 次试验都成功"
## 评估定义：功能-xyz
### 能力评估
1. 可以创建新用户账户
2. 可以验证电子邮件格式
3. 可以安全地哈希密码
### 回归评估
1. 现有登录功能仍然有效
2. 会话管理未改变
3. 注销流程完整
### 成功指标
- 能力评估的 pass@3 > 90%
- 回归评估的 pass^3 = 100%
编写代码以通过已定义的评估。
# Run capability evals
[Run each capability eval, record PASS/FAIL]
# Run regression evals
npm test -- --testPathPattern="existing"
# Generate report
评估报告：功能-xyz
========================
能力评估：
创建用户： 通过（通过@1）
验证邮箱： 通过（通过@2）
哈希密码： 通过（通过@1）
总计： 3/3 通过
回归评估：
登录流程： 通过
会话管理： 通过
登出流程： 通过
总计： 3/3 通过
指标：
通过@1： 67% (2/3)
通过@3： 100% (3/3)
状态：准备就绪，待审核
/eval define feature-name
在 .codex/evals/feature-name.md 处创建评估定义文件
/eval check feature-name
运行当前评估并报告状态
/eval 报告 功能名称
生成完整的评估报告
将评估存储在项目中：
.codex/
evals/
feature-xyz.md # Eval定义
feature-xyz.log # Eval运行历史
baseline.json # 回归基线
## EVAL：添加身份验证
### 第 1 阶段：定义 (10 分钟)
能力评估：
- [ ] 用户可以使用邮箱/密码注册
- [ ] 用户可以使用有效凭证登录
- [ ] 无效凭证被拒绝并显示适当的错误
- [ ] 会话在页面重新加载后保持
- [ ] 登出操作清除会话
回归评估：
- [ ] 公共路由仍可访问
- [ ] API 响应未改变
- [ ] 数据库模式兼容
### 第 2 阶段：实施 (时间不定)
[编写代码]
### 第 3 阶段：评估
运行：/eval check add-authentication
### 第 4 阶段：报告
评估报告：添加身份验证
==============================
能力：5/5 通过 (pass@3: 100%)
回归：3/3 通过 (pass^3: 100%)
状态：可以发布
当单元测试无法单独捕获行为质量时，使用产品评估。
pass@1：直接可靠性pass@3：受控重试下的实际可靠性pass^3：稳定性测试（所有 3 次运行必须通过）推荐阈值：
.codex/evals/<feature>.md 定义.codex/evals/<feature>.log 运行历史docs/releases/<version>/eval-summary.md 发布快照