ai-evals-course/evals-skills

write-code-eval

Write code evaluators for known failure modes with objective rules.

Zobacz źródło

Jak używać

  1. Skopiuj polecenie instalacji i sprawdź źródła przed instalacją we własnym środowisku agenta.
  2. W oryginale sprawdź wymagane narzędzia, dane dostępowe i obsługiwane środowiska.
  3. Opisz dane wejściowe i oczekiwany rezultat; porównaj wynik ze źródłami.
npx skills add https://github.com/ai-evals-course/evals-skills --skill write-code-eval

Przed rozpoczęciem

  • Instalacja nie obejmuje subskrypcji modelu, limitu API ani uprawnień do plików.
  • Gwiazdki i instalacje pokazują aktywność, a nie niezależny test jakości lub bezpieczeństwa.
Oryginalny dokument Skill

Treść z repozytorium z zachowaniem nagłówków, przykładów, kodu, tabel, linków i obrazów.

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.

  1. State the rule and identify the trace fields or reference data the check needs. If the rule requires interpretation, use write-judge-prompt.
  2. Implement the check in the project's language and eval framework. Return a result and a reason in the format that framework expects.
  3. 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 modePossible check
Invalid output structureParse the output and check required fields
Missing or forbidden textMatch a string or pattern
Citation not in retrieved documentsCompare cited IDs with retrieved IDs
Bad tool callCheck arguments against the tool schema or run the call in a safe test environment
Wrong valueCompare 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.

Powiązane zadania

z tego samego repozytorium

Więcej Skills

Wszystkie Skills
ai-evals-course
Społeczność

eval-audit

Audit an LLM eval pipeline and surface problems: missing error analysis, unvalidated judges, vanity metrics, etc. Use when inheriting an eval system, when unsure whether evals are trustworthy, or as a starting point when no eval infrastructure exists. Do NOT use when the goal is to build a new evaluator from scratch (use error-discovery, write-judge-prompt, or validate-evaluator instead).

instalacje
2
GitHub Stars
1,5 tys.
Aktualizacja
24 wrz
ai-evals-course
Społeczność

evals-start

Entry point for evals. Use when the user asks for help with evals, does not know where to begin, or asks for something no other skill in this plugin matches. Do NOT use when a more specific skill in this plugin already matches; load that skill directly.

instalacje
2
GitHub Stars
1,5 tys.
Aktualizacja
24 wrz
ai-evals-course
Społeczność

write-judge-prompt

Design LLM-as-Judge evaluators for subjective criteria that code-based checks cannot handle. Use when a failure mode requires interpretation (tone, faithfulness, relevance, completeness). Do NOT use when the failure mode can be checked with code (regex, schema validation, execution tests); use write-code-eval. To validate an existing judge, use validate-evaluator.

instalacje
2
GitHub Stars
1,5 tys.
Aktualizacja
24 wrz
ai-evals-course
Społeczność

error-discovery

Run error analysis on a dataset. Build a review UI, select diverse samples, monitor annotations, and organize failure modes.

instalacje
1
GitHub Stars
1,5 tys.
Aktualizacja
24 wrz