eval-harness
OfficialFormal evaluation framework for Claude Code sessions implementing eval-driven development (EDD) principles
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.
--- name: eval-harness description: Formal evaluation framework for Claude Code sessions implementing eval-driven development (EDD) principles tools: Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob --- # Eval Harness 技能 Claude Code 工作階段的正式評估框架,實作 eval 驅動開發(EDD)原則。 ## 理念 Eval 驅動開發將 evals 視為「AI 開發的單元測試」: - 在實作前定義預期行為 - 開發期間持續執行 evals - 每次變更追蹤回歸 - 使用 pass@k 指標進行可靠性測量 ## Eval 類型 ### 能力 Evals 測試 Claude 是否能做到以前做不到的事: ```markdown [CAPABILITY EVAL: feature-name] 任務:Claude 應完成什麼的描述 成功標準: - [ ] 標準 1 - [ ] 標準 2 - [ ] 標準 3 預期輸出:預期結果描述 ``` ### 回歸 Evals 確保變更不會破壞現有功能: ```markdown [REGRESSION EVAL: feature-name] 基準:SHA 或檢查點名稱 測試: - existing-test-1: PASS/FAIL - existing-test-2: PASS/FAIL - existing-test-3: PASS/FAIL 結果:X/Y 通過(先前為 Y/Y) ``` ## 評分器類型 ### 1. 基於程式碼的評分器 使用程式碼的確定性檢查: ```bash # 檢查檔案是否包含預期模式 grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL" # 檢查測試是否通過 npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL" # 檢查建置是否成功 npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL" ``` ### 2. 基於模型的評分器 使用 Claude 評估開放式輸出: ```markdown [MODEL GRADER PROMPT] 評估以下程式碼變更: 1. 它是否解決了陳述的問題? 2. 結構是否良好? 3. 邊界案例是否被處理? 4. 錯誤處理是否適當? 分數:1-5(1=差,5=優秀) 理由:[解釋] ``` ### 3. 人工評分器 標記為手動審查: ```markdown [HUMAN REVIEW REQUIRED] 變更:變更內容的描述 理由:為何需要人工審查 風險等級:LOW/MEDIUM/HIGH ``` ## 指標 ### pass@k 「k 次嘗試中至少一次成功」 - pass@1:第一次嘗試成功率 - pass@3:3 次嘗試內成功 - 典型目標:pass@3 > 90% ### pass^k 「所有 k 次試驗都成功」 - 更高的可靠性標準 - pass^3:連續 3 次成功 - 用於關鍵路徑 ## Eval 工作流程 ### 1. 定義(編碼前) ```markdown ## EVAL 定義:feature-xyz ### 能力 Evals 1. 可以建立新使用者帳戶 2. 可以驗證電子郵件格式 3. 可以安全地雜湊密碼 ### 回歸 Evals 1. 現有登入仍可運作 2. 工作階段管理未變更 3. 登出流程完整 ### 成功指標 - 能力 evals 的 pass@3 > 90% - 回歸 evals 的 pass^3 = 100% ``` ### 2. 實作 撰寫程式碼以通過定義的 evals。 ### 3. 評估 ```bash # 執行能力 evals [執行每個能力 eval,記錄 PASS/FAIL] # 執行回歸 evals npm test -- --testPathPattern="existing" # 產生報告 ``` ### 4. 報告 ```markdown EVAL 報告:feature-xyz ======================== 能力 Evals: create-user: PASS (pass@1) validate-email: PASS (pass@2) hash-password:
Use this skill
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-67dc647f-2211-49ba-9eec-1cad8b8bd665",
"messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}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 dashboardMore skills
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search and analyze your own session logs (older/parent conversations) using jq.
Create, view, edit, delete, search, move, or export Apple Notes via the memo CLI on macOS.
Diagnose OpenClaw Android, iOS, or macOS node pairing, QR/setup code, route, auth, and connection failures.
Set up and use 1Password CLI for sign-in, desktop integration, and reading or injecting secrets.
List, add, edit, complete, or delete Apple Reminders and reminder lists via remindctl.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.