사용 방법
- 설치 명령을 복사하고 자신의 에이전트 환경에 설치하기 전에 소스 패키지를 확인하세요.
- 필요한 도구, 인증 정보, 지원 환경은 원본 문서에서 확인하세요.
- 입력과 원하는 산출물을 설명하고 출처와 결과를 대조하세요.
npx skills add https://github.com/ai-evals-course/evals-skills --skill write-code-eval시작 전 확인
- 설치에는 모델 구독, API 한도, 파일 접근 권한이 포함되지 않습니다.
- 별점 수와 설치 수는 활동 지표이며 독립적인 품질·보안 검증이 아닙니다.
원본 Skill 문서
원본 저장소의 제목, 예시, 코드, 표, 링크, 이미지를 유지해 표시합니다.
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.
