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
- 01評価状況に応じてルーティング
- 02エラー分析と評価監査に対応
- 03コード評価とLLM判定を案内
- 04合成データとRAG評価を扱う
- 05状況が不明な場合は確認を促す
活用シーン
- 01トレースに基づくエラー分析の選択
- 02既存の評価パイプラインの信頼性確認
- 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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