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evals-start

evals-start

github.com/ai-evals-courseテスト・品質1.6k809 回インストール5 週間前に更新
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evals-start について

評価リクエストを、トレースの有無や評価パイプライン、目的に応じて専用スキルへ振り分けるプラグインです。読み込むスキルを示し、実際の手順は選択先のスキルに委ねます。

主な機能

  1. 01評価状況に応じてルーティング
  2. 02エラー分析と評価監査に対応
  3. 03コード評価とLLM判定を案内
  4. 04合成データとRAG評価を扱う
  5. 05状況が不明な場合は確認を促す

活用シーン

  1. 01トレースに基づくエラー分析の選択
  2. 02既存の評価パイプラインの信頼性確認
  3. 03既知の失敗にコード評価かLLM評価を選択

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ai-evals-course/evals-skills --skill evals-start

インストール後、Claude Code で/evals-startを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルagents/openai.yaml

詳細

評価の開始

このプラグインでは、評価作業を目的別のスキルに分けています。ここでの作業は簡単です。以下の表からユーザーの状況に当てはまる行を見つけ、どのスキルを読み込むのか、またその理由をユーザーに伝えてから、そのスキルを読み込み、独自の方法を即興で考えるのではなく、最初から最後までそのワークフローに従ってください。

状況読み込むスキル
トレースがあり、失敗モードを見つけたいが、確立された分類体系はまだないerror-discovery
既存の評価パイプラインがあり、信頼できるかどうかを知りたいeval-audit
コードで確認できる既知の失敗モードがある(例:形式、スキーマ、正規表現、実行)write-code-eval
既知の失敗モードがあり、LLM ジャッジを作成したいwrite-judge-prompt
LLM ジャッジまたは評価器があり、その品質を確認したいvalidate-evaluator
レビューするトレースがまだないgenerate-synthetic-data、次に error-discovery
別のラベリングタスク用にカスタムのアノテーションインターフェースを作成したいbuild-review-interface
RAG パイプラインを評価したいevaluate-rag

トレースが手元にある状態でエラー分析について尋ねている場合は、ほとんどの場合 error-discovery が該当します。既存のパイプラインがある新規ユーザーには、通常、まず eval-audit が必要です。このファイルにはルーティング情報のみが記載されています。どの行が当てはまるか判断に迷った場合は、推測せずにユーザーに尋ねてください。ワークフローは対象のスキルに記載されています。

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