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github.com/ai-evals-courseテスト・品質1.6k225 回インストール5 週間前に更新
リポジトリ

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

  1. 01評価スキルへのタスク振り分け
  2. 02トレースに基づくエラー発見
  3. 03評価パイプラインの監査
  4. 04判定プロンプトと評価器のワークフロー
  5. 05RAG評価とアノテーション対応

活用シーン

  1. 01トレースから失敗パターンを特定
  2. 02既存の評価パイプラインを監査
  3. 03LLM判定器の作成または検証
  4. 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。

$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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