# Mixseek Evaluator Config

> MixSeekの評価設定ファイル（evaluator.toml、judgment.toml）を生成します。「評価設定を作成」「スコアリング設定」「判定設定を作って」「メトリクスを設定」といった依頼で使用してください。Submissionの評価基準と最終判定ロジックを定義します。

- Skill: `drillan/mixseek-evaluator-config` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add drillan/mixseek-evaluator-config`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/drillan/mixseek-evaluator-config/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- License: Apache-2.0
- Author: drillan (https://skillmd.com/u/drillan)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/drillan/mixseek-evaluator-config

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# MixSeek 評価設定生成

## 概要

MixSeek-Coreの評価設定ファイル（evaluator.toml）と判定設定ファイル（judgment.toml）を生成します。TUMIXトーナメントにおけるSubmissionの評価基準、スコアリング方法、最終判定ロジックを定義します。

## 前提条件

- ワークスペースが初期化されていること（`mixseek-workspace-init`参照）
- 環境変数 `MIXSEEK_WORKSPACE` が設定されていること（推奨）

## 生成ファイル

| ファイル | 用途 | 配置場所 |
|---------|------|---------|
| `evaluator.toml` | Submissionのスコアリング設定 | `configs/evaluators/` |
| `judgment.toml` | 最終判定の設定 | `configs/judgment/` |

## 使用方法

### Step 1: 要件のヒアリング

ユーザーに以下を確認してください:

1. **評価の重点**: 何を重視して評価するか（明確性、カバレッジ、関連性など）
2. **重み付け**: 各メトリクスの重要度（均等 or カスタム）
3. **判定スタイル**: 決定論的（temperature=0）or 多様性重視

### Step 2: メトリクス設定の提案

標準メトリクスから選択:

| メトリクス | 説明 | 用途 |
|-----------|------|------|
| `ClarityCoherence` | 明確性と一貫性 | 読みやすさ重視のタスク |
| `Coverage` | カバレッジ | 網羅性重視のタスク |
| `LLMPlain` | 汎用LLM評価 | カスタム評価基準が必要なタスク |
| `Relevance` | 関連性 | 的確さ重視のタスク |

### Step 3: 設定ファイルの生成

**evaluator.toml**:
```toml
default_model = "google-gla:gemini-2.5-pro"
temperature = 0.0

[[metrics]]
name = "ClarityCoherence"
weight = 0.34

[[metrics]]
name = "Coverage"
weight = 0.33

[[metrics]]
name = "Relevance"
weight = 0.33
```

**judgment.toml**:
```toml
model = "google-gla:gemini-2.5-pro"
temperature = 0.0
timeout_seconds = 60
```

### Step 4: ファイルの保存

```bash
$MIXSEEK_WORKSPACE/configs/evaluators/evaluator.toml
$MIXSEEK_WORKSPACE/configs/judgment/judgment.toml
```

**重要**: カスタムパス（`configs/evaluators/`や`configs/judgment/`）を使用する場合は、必ず`orchestrator.toml`でパスを明示的に指定してください。指定しないとデフォルトパス（`configs/evaluator.toml`、`configs/judgment.toml`）が検索され、設定が反映されません。

```toml
# orchestrator.toml
[orchestrator]
evaluator_config = "configs/evaluators/evaluator.toml"
judgment_config = "configs/judgment/judgment.toml"
```

### Step 5: 設定ファイルの検証（必須）

**生成後は必ず検証を実行してください。**

```bash
# Evaluator設定の検証
uv run python skills/mixseek-config-validate/scripts/validate-config.py \
    $MIXSEEK_WORKSPACE/configs/evaluators/evaluator.toml --type evaluator

# Judgment設定の検証
uv run python skills/mixseek-config-validate/scripts/validate-config.py \
    $MIXSEEK_WORKSPACE/configs/judgment/judgment.toml --type judgment
```

検証が成功したら、ユーザーに結果を報告します。失敗した場合は、エラー内容を確認して設定を修正してください。

## 標準メトリクス詳細

### ClarityCoherence（明確性・一貫性）

回答の読みやすさと論理的一貫性を評価します。

**評価観点**:
- 文章構造の明確さ
- 論理的な流れ
- 専門用語の適切な使用
- 結論の明確さ

**推奨用途**:
- 説明文の生成
- レポート作成
- 教育コンテンツ

### Coverage（カバレッジ）

質問に対する回答の網羅性を評価します。

**評価観点**:
- 質問の全側面への対応
- 関連トピックの包含
- 例示の充実度
- 補足情報の有無

**推奨用途**:
- リサーチタスク
- FAQ作成
- 技術ドキュメント

### Relevance（関連性）

回答が質問に対してどれだけ的確かを評価します。

**評価観点**:
- 質問への直接的な回答
- 不要な情報の排除
- 焦点の維持
- 文脈への適合

**推奨用途**:
- Q&A
- カスタマーサポート
- 検索結果の評価

### LLMPlain（汎用LLM評価）

`system_instruction`で定義したカスタム評価基準に基づいてLLMが評価します。

**特徴**:
- 事前定義された評価ロジックを持たない
- `system_instruction`で完全にカスタマイズ可能
- 特殊な評価基準が必要な場合に使用

**推奨用途**:
- ドメイン固有の評価（法律、医療など）
- プロジェクト固有の品質基準
- 他のメトリクスでカバーできない観点

**設定例**:
```toml
[[metrics]]
name = "LLMPlain"
weight = 0.5
system_instruction = """
セキュリティ観点から回答を評価してください:
1. 機密情報の漏洩リスク
2. 安全なコーディング実践
3. 脆弱性の有無
0-100のスコアで評価してください。
"""
```

## 例

### 均等重み付け設定

```
User: 評価設定を作成して

Agent: 評価設定を提案します。

       メトリクス（均等重み付け）:
       - ClarityCoherence: 33.4%
       - Coverage: 33.3%
       - Relevance: 33.3%

       この構成でよろしいですか？

User: はい

Agent: 設定ファイルを生成しました:
       ✓ configs/evaluators/evaluator.toml
       ✓ configs/judgment/judgment.toml
```

### カスタム重み付け設定

```
User: 正確性を重視した評価設定を作って

Agent: 関連性（Relevance）を重視した設定を提案します。

       メトリクス:
       - Relevance: 50%（重視）
       - ClarityCoherence: 30%
       - Coverage: 20%

       この構成でよろしいですか？

User: はい
```

### 生成される設定ファイル例

**evaluator.toml（カスタム重み付け）**:
```toml
# MixSeek Evaluator Configuration
# Generated by mixseek-evaluator-config skill

default_model = "google-gla:gemini-2.5-pro"
temperature = 0.0
timeout_seconds = 300
max_retries = 3

[[metrics]]
name = "Relevance"
weight = 0.5

[[metrics]]
name = "ClarityCoherence"
weight = 0.3

[[metrics]]
name = "Coverage"
weight = 0.2
```

**judgment.toml**:
```toml
# MixSeek Judgment Configuration
# Generated by mixseek-evaluator-config skill

model = "google-gla:gemini-2.5-pro"
temperature = 0.0
timeout_seconds = 60
max_retries = 3
```

## 重み付けルール

重み付けには以下のルールがあります:

1. **全て指定 or 全て省略**: 一部のメトリクスだけに重みを指定することはできません
2. **合計1.0**: 全ての重みの合計は1.0（±0.001）である必要があります
3. **省略時は均等**: 重みを省略すると自動的に均等配分されます

```toml
# 有効: 全て指定
[[metrics]]
name = "ClarityCoherence"
weight = 0.5

[[metrics]]
name = "Coverage"
weight = 0.5

# 有効: 全て省略（均等配分）
[[metrics]]
name = "ClarityCoherence"

[[metrics]]
name = "Coverage"

# 無効: 一部のみ指定
[[metrics]]
name = "ClarityCoherence"
weight = 0.5  # ❌

[[metrics]]
name = "Coverage"
# weight省略 ❌
```

## トラブルシューティング

### 重み合計エラー

```
Error: Weights must sum to 1.0
```

**解決方法**:
- 全ての重みの合計が1.0になるよう調整
- または全ての重みを省略して均等配分

### メトリクス名エラー

```
Error: Unknown metric name
```

**解決方法**:
- 有効なメトリクス名を使用: `ClarityCoherence`, `Coverage`, `LLMPlain`, `Relevance`
- 大文字小文字に注意

### 判定が不安定

**解決方法**:
- `judgment.toml`の`temperature`を0.0に設定（決定論的）
- `seed`を固定値に設定

## 参照

- TOMLスキーマ詳細: `references/TOML-SCHEMA.md`
- 標準メトリクス: `references/METRICS.md`
- オーケストレーター設定: `skills/mixseek-orchestrator-config/`