ncmfn/claudecode/agent-eval

Trust tier 3
  • community
Source check pending

Checking that the SKILL.md file is still in the repository.

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

Install

npx vskill@latest install ncmfn/claudecode/agent-eval

SKILL.md

The same SKILL.md was published earlier as boyapati13/octo/agent-eval.

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 │ 100% │
│ aider │ 2/3 │ $0.08 │ 38s │ 67% │
└──────────────┴───────────┴────────┴────────┴─────────────┘

判断类型

基于代码(确定性)
yaml
judge:
- type: pytest
command: pytest tests/ -v
- type: command
command: npm run build
基于模式
yaml
judge:
- type: grep
pattern: "class.*Retry"
files: src/**/*.py
基于模型(LLM 作为判断器)
yaml
judge:
- type: llm
prompt: |
Does this implementation correctly handle exponential backoff?
Check for: max retries, increasing delays, jitter.

最佳实践

  • 从 3-5 个任务开始,这些任务代表你的真实工作负载,而非玩具示例
  • 每个代理至少运行 3 次试验以捕捉方差——代理是非确定性的
  • 在你的任务 YAML 中固定提交,以便结果在数天/数周内可复现
  • 每个任务至少包含一个确定性判断器(测试、构建)——LLM 判断器会增加噪音
  • 跟踪成本与通过率——一个通过率 95% 但成本高出 10 倍的代理可能不是正确的选择
  • 对你的任务定义进行版本控制——它们是测试夹具,应将其视为代码

链接

Security

  • Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

7-day trend score
0

Not refreshed yet.

Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
  • Phind
  • Mentat
  • Claude Desktop
  • Aider
  • GPT Pilot
  • Plandex
  • bolt.new
  • v0
  • Replit Agent
  • Anse
  • TypingMind
  • BetterChatGPT
  • LibreChat
  • Warp AI
  • Pieces
  • Fig AI
Embed badge
vskill VERIFIED badge
[![vskill VERIFIED](https://verified-skill.com/api/v1/skills/ncmfn/claudecode/agent-eval/badge)](https://verified-skill.com/skills/ncmfn/claudecode/agent-eval)

Something wrong with this skill or its page? Tell us.