start について
ユーザーの評価タスクに応じて適切なスキルを選び、その手順を最後まで実行するためのルーティングスキルです。トレース分析、評価監査、LLM判定プロンプト、評価器の検証、合成データ、レビュー画面、RAG評価を扱います。
主な機能
- 01評価スキルへのタスク振り分け
- 02トレースに基づくエラー発見
- 03評価パイプラインの監査
- 04判定プロンプトと評価器のワークフロー
- 05RAG評価とアノテーション対応
活用シーン
- 01トレースから失敗パターンを特定
- 02既存の評価パイプラインを監査
- 03LLM判定器の作成または検証
- 04RAGパイプラインを評価
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。
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npx skills add https:/ / github.com/ ai-evals-course/ evals-skills --skill startインストール後、Claude Code で/startを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
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割しています。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合う行を見つけ、どのスキルを読み込むのか、その理由とともにユーザーに伝えてから、そのスキルを読み込み、独自のやり方で進めずに、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がまだない | 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 |
| 既知の失敗モードがあり、それを判定する LLM ジャッジが必要 | 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、続けて 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りたい | build-review-interface |
| RAG パイプラインを評価したい | evaluate-rag |
トレースを手元に用意したうえでエラー分析に言及するリクエストのほとんどは、error-discovery に該当します。既存のパイプラインがある新しいユーザーには、通常、まず eval-audit が必要です。このファイルには、振り分けに関する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、推測せずユーザーに確認してください。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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