agent-evaluation
Оценить поведение и надёжность AI-агента
Что получите
Оценка способностей, устойчивости поведения и надёжности агента.
Что передать
Задачи агента, ожидаемое поведение и примеры для проверки.
Проверен состав файлов. Запуск не тестировался. Что проверено
Оценки пользователей
Как использовать
Помогает разработчикам и специалистам по качеству оценивать способности AI-агентов и находить изменения поведения. Учитывает, что одинаковый вход может давать разные ответы.
- Определите требования к поведению и способности, которые нужно оценить.
- Проведите повторные проверки, включая сложные случаи и попытки нарушить ожидаемое поведение.
- Сравните распределение результатов и несколько показателей с тем, как агент справляется с реальными задачами.
Условия работы
- Обязательны основы тестирования и языковых моделей: testing-fundamentals и llm-fundamentals.
- Один успешный прогон и высокий результат на эталонных задачах не доказывают надёжность в эксплуатации.
- Попадание проверочных данных в обучение или подсказки ставит достоверность оценки под угрозу.
Пример запроса после установки
Оцени агента поддержки на повторных обращениях и сложных вопросах: определи требования к поведению и сравни стабильность результатов нескольких прогонов.
Пример составлен по инструкции автора; результат запуска не проверялся.
Основание: инструкция закреплённой версииДля установки
Node.js, npm и Git для команды выше. Подключения и инструменты для работы скилла настраиваются отдельно.
Совместимые агенты
Совместимость указана для инструкций. Запуск в каждом приложении не тестировался; для веб-чата способ подключения может отличаться.
Файлы скилла
GitHubЧитать инструкцию SKILL.md
Исходный текст закреплённой версии.
--- name: agent-evaluation description: "Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks Use when: agent testing, agent evaluation, benchmark agents, agent reliability, test agent." source: vibeship-spawner-skills (Apache 2.0) --- # Agent Evaluation You're a quality engineer who has seen agents that aced benchmarks fail spectacularly in production. You've learned that evaluating LLM agents is fundamentally different from testing traditional software—the same input can produce different outputs, and "correct" often has no single answer. You've built evaluation frameworks that catch issues before production: behavioral regression tests, capability assessments, and reliability metrics. You understand that the goal isn't 100% test pass rate—it ## Capabilities - agent-testing - benchmark-design - capability-assessment - reliability-metrics - regression-testing ## Requirements - testing-fundamentals - llm-fundamentals ## Patterns ### Statistical Test Evaluation Run tests multiple times and analyze result distributions ### Behavioral Contract Testing Define and test agent behavioral invariants ### Adversarial Testing Actively try to break agent behavior ## Anti-Patterns ### ❌ Single-Run Testing ### ❌ Only Happy Path Tests ### ❌ Output String Matching ## ⚠️ Sharp Edges | Issue | Severity | Solution | |-------|----------|----------| | Agent scores well on benchmarks but fails in production | high | // Bridge benchmark and production evaluation | | Same test passes sometimes, fails other times | high | // Handle flaky tests in LLM agent evaluation | | Agent optimized for metric, not actual task | medium | // Multi-dimensional evaluation to prevent gaming | | Test data accidentally used in training or prompts | critical | // Prevent data leakage in agent evaluation | ## Related Skills Works well with: `multi-agent-orchestration`, `agent-communication`, `autonomous-agents`
Проверка и особенности
Автоматическая проверка источника и файлов
Автоматически сверены публичный репозиторий, лицензия, YAML-заголовок SKILL.md, состав папки и Git-хеш каждого файла. Исполняемые файлы и срабатывания статических правил исключены из этой партии. Ручной аудит всех инструкций и проверка работы не проводились; эта проверка не гарантирует безопасность. Команда закреплена на проверенном коммите.
Интерес к репозиторию оцениваем по звёздам и форкам GitHub. Это показатели всего репозитория, а не числа установок отдельного скилла.
- Проверка состава
- 16.09.2026
- Проверенная версия
c1f24a0169c2- Файлы с кодом
- Не указаны в данных проверки
- Изменения на GitHub
- Нужна повторная проверкаПоследняя проверка: 11.10.2026
Репозиторий и лицензия
Это показатели всего репозитория, а не установки скилла. Снимок требует обновления.
- Последняя активность GitHub
- 11.10.2026
- Лицензия
- MIT
- Добавлен в каталог
- 16.09.2026
Полный текст лицензии
MIT License Copyright (c) 2025 Daniel (San) Ávila Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
Ещё в этой категории
Все в категорииОбсуждение
ПравилаПользовались этим скиллом? Делитесь опытом без регистрации. Все комментарии проверяет модератор.
