hashgraph-online Eval Harness Skill
一个用于 Claude Code 会话的正式评估框架，实现 eval-driven development (EDD) 原则。
何时激活
- 为 AI 辅助工作流设置 EDD
- 定义 Claude Code 任务完成的 pass/fail 标准
- 使用 pass@k 指标测量 agent 可靠性
- 为 prompt 或 agent 更改创建回归测试套件
- 跨模型版本基准测试 agent 性能
理念
Eval-Driven Development 将评估视为"AI 开发的单元测试":
- 在实现前定义预期行为
- 在开发期间持续运行评估
- 用每次变更追踪回归
- 使用 pass@k 指标测量可靠性
评估类型
Capability Evals
测试 Claude 能否做以前不能做的事:
[CAPABILITY EVAL: points-calculation]
Task: 计算用户积分并确定等级
Success Criteria:
- [ ] 积分正确累加
- [ ] 等级边界正确
- [ ] 权益解锁逻辑正确
Expected Output: 用户总积分 = 1500，等级 = L3
Regression Evals
确保变更不破坏现有功能:
[REGRESSION EVAL: login-flow]
Baseline: sha-abc123
Tests:
- existing-login: PASS
- session-management: PASS
- logout-flow: PASS
Result: 3/3 passed (previously 3/3)
Grader 类型
1. Code-Based Grader
使用代码的确定性检查:
# 检查文件是否包含预期模式
grep -q "export function handlePoints" src/points.ts && echo "PASS" || echo "FAIL"
# 检查测试是否通过
npm test -- --testPathPattern="points" && echo "PASS" || echo "FAIL"
2. Model-Based Grader
使用 Claude 评估开放式输出:
[MODEL GRADER PROMPT]
评估以下代码变更：
1. 它是否解决了陈述的问题？
2. 结构是否良好？
3. 边界情况是否处理？
4. 错误处理是否适当？
Score: 1-5 (1=差, 5=优秀)
Reasoning: [解释]
3. Human Grader
标记为手动审查:
[HUMAN REVIEW REQUIRED]
Change: 描述变更内容
Reason: 为什么需要人工审查
Risk Level: LOW/MEDIUM/HIGH
指标
pass@k
"k 次尝试中至少一次成功"
- pass@1: 首次尝试成功率
- pass@3: 3 次内成功
- 典型目标: pass@3 > 90%
pass^k
"所有 k 次试验都成功"
- 更高可靠性标准
- 用于关键路径
评估工作流
1. 定义（编码前）
## EVAL DEFINITION: points-system
### Capability Evals
1. 可以计算用户积分
2. 可以确定用户等级
3. 可以解锁权益
### Regression Evals
1. 现有登录仍然有效
2. 会话管理未改变
3. 登出流程完整
### Success Metrics
- pass@3 > 90% for capability evals
- pass^3 = 100% for regression evals
2. 实现
编写代码通过定义的评估。
3. 评估
# 运行 capability evals
[Run each capability eval, record PASS/FAIL]
# 运行 regression evals
npm test -- --testPathPattern="existing"
# 生成报告
4. 报告
EVAL REPORT: points-system
==========================
Capability Evals:
calculate-points: PASS (pass@1)
determine-level: PASS (pass@2)
unlock-benefits: PASS (pass@1)
Overall: 3/3 passed
Regression Evals:
login-flow: PASS
session-mgmt: PASS
logout-flow: PASS
Overall: 3/3 passed
Metrics:
pass@1: 67% (2/3)
pass@3: 100% (3/3)
Status: READY FOR REVIEW
评估存储
在项目中存储评估:
.claude/
evals/
points-system.md # 评估定义
points-system.log # 评估运行历史
baseline.json # 回归基线
最佳实践
- 编码前定义评估 - 强制清晰思考成功标准
- 频繁运行评估 - 尽早捕获回归
- 追踪 pass@k 趋势 - 监控可靠性趋势
- 尽可能使用 code graders - 确定性 > 概率性
- 人工审查安全 - 永远不完全自动化安全检查
- 保持评估快速 - 慢评估不会被运行
- 版本评估与代码 - 评估是一级 artifacts
与 Error Experience Library 的关系
- Error Experience Library 记录已解决的错误
- Eval Harness 验证新能力是否正确实现
- 两者都可用于回归测试
Source: hashgraph-online/awesome-codex-plugins → plugins/Colin4k1024/tsp/skills/eval-harness/SKILL.md