使い方
- インストールコマンドをコピーし、自分の環境へ導入する前にソースを確認します。
- 必要なツール、認証情報、対応環境を原文で確認します。
- 入力と成果物を指定し、出力を資料と照合します。
npx skills add https://github.com/ai-evals-course/evals-skills --skill write-code-eval開始前の確認
- 導入にはモデル契約、API枠、ファイルへのアクセス許可は含まれません。
- スター数や導入数は活動の指標であり、独立した品質・安全性試験ではありません。
リポジトリの原文
見出し、例、コード、表、リンク、参照画像を含む原文を表示しています。
Write a code evaluator
Start with a failure mode found through error analysis. Write one check for that failure mode, much like a unit test that asserts what should hold for each trace.
- State the rule and identify the trace fields or reference data the check needs. If the rule requires interpretation, use
write-judge-prompt. - Implement the check in the project's language and eval framework. Return a result and a reason in the format that framework expects.
- Test known passes and failures, including borderline cases. Run the check on available traces and inspect mistakes. If the rule uses a proxy for human judgment, compare its results with human labels.
Examples
| Failure mode | Possible check |
|---|---|
| Invalid output structure | Parse the output and check required fields |
| Missing or forbidden text | Match a string or pattern |
| Citation not in retrieved documents | Compare cited IDs with retrieved IDs |
| Bad tool call | Check arguments against the tool schema or run the call in a safe test environment |
| Wrong value | Compare the output with a reference value |
Choose the check from the failure rule. For a failure with both objective and interpretive parts, check the objective part with code and use a judge for the rest.
