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Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.
Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.
npx skills add https://github.com/loulanyue/awesome-claude-notes --skill eval-harnessO comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.
Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.
Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics
Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates.
Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing.
Baseado na classificação ocupacional SOC
Exibindo SKILL.md
| 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 |
| source_path | skills/eval-harness/SKILL.md |
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]
Task: Claudeが達成すべきことの説明
Success Criteria:
- [ ] 基準1
- [ ] 基準2
- [ ] 基準3
Expected Output: 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]
Baseline: SHAまたはチェックポイント名
Tests:
- existing-test-1: PASS/FAIL
- existing-test-2: PASS/FAIL
- existing-test-3: PASS/FAIL
Result: X/Y passed (previously 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？
Score: 1-5 (1=poor, 5=excellent)
Reasoning: [説明]
手動レビューのためにフラグを立てる：
[HUMAN REVIEW REQUIRED]
Change: 何が変更されたかの説明
Reason: 人間のレビューが必要な理由
Risk Level: 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」
## EVAL DEFINITION: feature-xyz
### Capability Evals
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
### Regression Evals
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
### Success Metrics
- pass@3 > 90% for capability evals
- pass^3 = 100% for regression evals
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
EVAL REPORT: feature-xyz
========================
Capability Evals:
create-user: PASS (pass@1)
validate-email: PASS (pass@2)
hash-password: PASS (pass@1)
Overall: 3/3 passed
Regression Evals:
login-flow: PASS
session-mgmt: PASS
logout-flow: PASS
Overall: 3/3 passed
Metrics:
pass@1: 67% (2/3)
pass@3: 100% (3/3)
Status: READY FOR REVIEW
/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
### Phase 1: Define (10 min)
Capability Evals:
- [ ] 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
Regression Evals:
- [ ] 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
### Phase 2: Implement (varies)
[コードを書く]
### Phase 3: Evaluate
Run: /eval check add-authentication
### Phase 4: Report
EVAL REPORT: add-authentication
==============================
Capability: 5/5 passed (pass@3: 100%)
Regression: 3/3 passed (pass^3: 100%)
Status: SHIP IT