소스 정보
- 저장소
- thetahealth/mirobody-eval
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 26일 09:05
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 17
- 포크
- 1
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/thetahealth/mirobody-eval --skill run-benchmark명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
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).
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | run-benchmark |
| description | Run all benchmark test cases or a filtered subset. |
| argument-hint | <benchmark> <dataset> [options] |
运行 benchmark 跑分，对数据集中的用例批量执行评测并生成报告。
当用户要求运行 benchmark 跑分时使用此 skill。
# 语法: python -m benchmark.basic_runner <benchmark> <dataset> --target-type <type> --target-model <model> [options]
# HealthBench
python -m benchmark.basic_runner healthbench sample --target-type llm_api --target-model gpt-4.1
python -m benchmark.basic_runner healthbench hard --target-type llm_api --target-model gpt-4.1 -p 5
# MedCalc-Bench
python -m benchmark.basic_runner medcalc sample --target-type llm_api --target-model gpt-4.1
python -m benchmark.basic_runner medcalc full --target-type llm_api --target-model gpt-4.1 --limit 50
# Extraction（target 由 metadata 锁定）
python -m benchmark.basic_runner extraction simple
# 组合选项
python -m benchmark.basic_runner healthbench sample --target-type llm_api --target-model gpt-4.1 --limit 10 -p 3 -v
| 选项 | 说明 |
|---|---|
--target-type | 被测系统类型（llm_api / theta_api），必填 |
--target-model | 模型名称（如 gpt-4.1、gemini-3-pro） |
--limit N | 只跑前 N 条用例 |
--ids x,y,z | 指定用例 ID |
-p N | 并发数（默认 1） |
-v | 详细日志 |
benchmark/data/<benchmark>/<dataset>.jsonlbenchmark/report/<benchmark>/<dataset>_<target>_<timestamp>.json| 评测套件 | 数据集 | 数量 | 评估器 |
|---|---|---|---|
| healthbench | sample / hard / consensus / full | 100 ~ 5,000 | healthbench |
| medcalc | sample / full | 5 ~ 1,047 | medcalc |
| extraction | simple | 9 | preset_answer |
也可通过 Web UI 执行跑分，支持实时进度查看：
python -m web
# 访问 http://localhost:8000/tasks 创建任务
命令输出：
benchmark/report/ 目录