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agent-eval

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by Api.AirforcePrepends a system promptAI & Agent Building000 uses202,700

编码代理(Claude Code、Aider、Codex等)在自定义任务上的直接比较,包含通过率、成本、时间和一致性指标

open-sourceclaude-codeai-agent-buildingaffaan-m
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What this skill does

When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.

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name: agent-eval
description: 编码代理(Claude Code、Aider、Codex等)在自定义任务上的直接比较,包含通过率、成本、时间和一致性指标
origin: ECC
tools: Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob
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# Agent Eval 技能

一个轻量级 CLI 工具,用于在可复现的任务上对编码代理进行头对头比较。每个“哪个编码代理最好?”的比较都基于感觉——本工具将其系统化。

## 何时使用

* 在你自己的代码库上比较编码代理(Claude Code、Aider、Codex 等)
* 在采用新工具或模型之前衡量代理性能
* 当代理更新其模型或工具时运行回归检查
* 为团队做出数据支持的代理选择决策

## 安装

```bash
# pinned to v0.1.0 — latest stable commit
pip install git+https://github.com/joaquinhuigomez/agent-eval.git@6d062a2f5cda6ea443bf5d458d361892c04e749b
```

## 核心概念

### YAML 任务定义

以声明方式定义任务。每个任务指定要做什么、要修改哪些文件以及如何判断成功:

```yaml
name: add-retry-logic
description: Add exponential backoff retry to the HTTP client
repo: ./my-project
files:
  - src/http_client.py
prompt: |
  Add retry logic with exponential backoff to all HTTP requests.
  Max 3 retries. Initial delay 1s, max delay 30s.
judge:
  - type: pytest
    command: pytest tests/test_http_client.py -v
  - type: grep
    pattern: "exponential_backoff|retry"
    files: src/http_client.py
commit: "abc1234"  # pin to specific commit for reproducibility
```

### Git 工作树隔离

每个代理运行都获得自己的 git 工作树——无需 Docker。这提供了可复现的隔离,使得代理之间不会相互干扰或损坏基础仓库。

### 收集的指标

| 指标 | 衡量内容 |
|--------|-----------------|
| 通过率 | 代理生成的代码是否通过了判断? |
| 成本 | 每个任务的 API 花费(如果可用) |
| 时间 | 完成所需的挂钟秒数 |
| 一致性 | 跨重复运行的通过率(例如,3/3 = 100%) |

## 工作流程

### 1. 定义任务

创建一个 `tasks/` 目录,其中包含 YAML 文件,每个任务一个文件:

```bash
mkdir tasks
# Write task definitions (see template above)
```

### 2. 运行代理

针对你的任务执行代理:

```bash
agent-eval run --task tasks/add-retry-logic.yaml --agent claude-code --agent aider --runs 3
```

每次运行:

1. 从指定的提交创建一个新的 git 工作树
2. 将提示交给代理
3. 运行判断标准
4. 记录通过/失败、成本和时间

### 3. 比较结果

生成比较报告:

```bash
agent-eval report --format table
```

```
Task: add-retry-logic (3 runs each)
┌──────────────┬───────────┬────────┬────────┬─────────────┐
│ Agent        │ Pass Rate │ Cost   │ Time   │ Consistency │
├──────────────┼───────────┼────────┼────────┼─────────────┤
│ claude-code  │ 3/3       │ $0.12  │ 45s    │ 1

Use this skill

Per request

Add a "skill" field with the skill’s ID to your chat completion request. It is applied server-side before your prompt is sent — no extra calls.

{
  "model": "gpt-4o-mini",
  "skill": "imp-e34b471d-9c24-4ba0-a8ec-95b63da36517",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}
Always on — no field to send

Install the skill, enable it in your dashboard and (optionally) limit it to specific models. It then applies automatically to every matching request — with no "skill" field to send each time.

Set it up in your dashboard