agent-eval

Visión general de la skill agent-eval

agent-eval es una skill para comparar agentes de programación cara a cara sobre la misma tarea y luego contrastar los resultados por tasa de éxito, coste, tiempo y consistencia. Si estás decidiendo si adoptar Claude Code, Aider, Codex u otro agente en un repositorio real, la skill agent-eval te ayuda a pasar de la opinión a la evidencia reproducible.

Es especialmente útil para equipos y usuarios avanzados que necesitan una comparación justa, no una prueba genérica de “dale un prompt y mira qué pasa”. El trabajo real que resuelve es definir una tarea una sola vez, ejecutar varios agentes contra la misma base y juzgar cuál rinde mejor dentro de tus restricciones.

Qué hace útil a agent-eval

El valor principal de agent-eval es la comparación controlada: mismo repo, misma tarea, mismas comprobaciones de éxito, worktrees separados. Eso hace que los resultados sean más fiables que pruebas improvisadas o prompts puntuales.

Cuándo encaja la skill

Usa la skill agent-eval cuando quieras:

• comparar agentes antes de estandarizar un flujo de trabajo
• comprobar si una actualización de modelo cambió los resultados
• probar el rendimiento en tu propia base de código y tus propias reglas
• reunir evidencia para una decisión de equipo o de compra

Cuándo puede no encajar

Si solo necesitas una respuesta puntual de programación, un prompt normal es más simple. agent-eval aporta más valor cuando te importan la repetibilidad, los criterios de evaluación y las compensaciones entre velocidad, calidad y coste.

Cómo usar la skill agent-eval

Instala e inspecciona la skill

Para instalar agent-eval, añade la skill desde el repo y lee primero el archivo principal de la skill:
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill agent-eval

Después abre SKILL.md y cualquier contexto enlazado que uses en tu flujo de trabajo. En este repositorio, la fuente principal es el propio archivo de la skill, así que la decisión de instalación depende mucho de si su modelo de tareas encaja con tu proceso de evaluación.

Convierte un objetivo vago en una tarea utilizable

El uso de agent-eval funciona mejor cuando defines una tarea concreta, un repo objetivo y comprobaciones objetivas. Un prompt débil sería “prueba qué agente es mejor refactorizando”. Un prompt más sólido sería:

• añadir lógica de reintentos a src/http_client.py
• fijar el repo a un commit para que sea reproducible
• especificar qué archivos pueden cambiar
• definir comandos de juez como pytest o grep
• indicar el tiempo o el coste máximo aceptable, si eso importa

Cuanto más se pueda verificar automáticamente la tarea, más útil será la comparación.

Flujo de trabajo recomendado

Una guía práctica para agent-eval es:

1. Elige una tarea que refleje una decisión real que necesites tomar.
2. Escribe la tarea en YAML con la ruta del repo, los archivos, el prompt y los jueces.
3. Ejecuta varios agentes sobre la misma tarea.
4. Compara la calidad del resultado, el tiempo de ejecución y el coste.
5. Repite con otra tarea antes de tomar una decisión final.

La skill usa aislamiento con git worktree, lo que ayuda a evitar que los agentes se pisen entre sí y hace más limpia la evaluación en paralelo.

Lee primero estos archivos

Empieza por:

• SKILL.md para el formato de la tarea y el flujo de trabajo
• cualquier archivo local del repo que defina tus reglas de prueba o de evaluación
• los archivos mencionados en la definición YAML de tu tarea

Si estás evaluando agent-eval para Model Evaluation específicamente, confirma que tus tareas y tus jueces sean lo bastante estables como para producir ejecuciones comparables antes de invertir en benchmarks más grandes.

Preguntas frecuentes sobre la skill agent-eval

¿agent-eval es solo para benchmarks de agentes de programación?

Sí, principalmente. La skill está diseñada para comparar agentes de programación cara a cara, no para pruebas generales de prompts ni para benchmarks amplios de LLM.

¿Necesito Docker para usarla?

No. La skill usa aislamiento con git worktree, así que puedes mantener las ejecuciones separadas sin el sobrecoste de contenedores.

¿Es apta para principiantes?

Es accesible si puedes definir una tarea con claridad y ejecutar un flujo de trabajo desde la línea de comandos. Encaja menos con usuarios que quieren un evaluador de un solo clic sin configuración.

¿En qué se diferencia de un prompt normal?

Un prompt normal pide a un agente que resuelva una tarea. La skill agent-eval pide a varios agentes que resuelvan la misma tarea con jueces fijos, para que puedas comparar resultados con menos sesgo.

Cómo mejorar la skill agent-eval

Usa definiciones de tarea más sólidas

Los mejores resultados de agent-eval salen de tareas con entradas claras, límites de edición bien definidos y jueces objetivos. Si el prompt es demasiado abierto, la comparación medirá sobre todo diferencias de interpretación, no la calidad del agente.

Añade jueces que reflejen el éxito real

Prioriza comprobaciones que imiten cómo valida realmente tu equipo los cambios: tests, lint, diffs de archivos o comprobaciones de patrones. Si el juez es demasiado laxo, soluciones débiles pueden parecer buenas; si es demasiado estricto, puedes premiar trucos frágiles.

Itera sobre el benchmark, no sobre la respuesta

Si un agente gana por el motivo equivocado, revisa la tarea antes de sacar conclusiones. Ajusta la lista de archivos, aclara los criterios de aceptación y fija el commit para que la skill agent-eval mida siempre el mismo objetivo.

Vigila los fallos más comunes

Los errores más habituales son prompts vagos, jueces desalineados y tareas demasiado grandes para una comparación justa. Para un mejor uso de agent-eval, mantén el primer benchmark pequeño, reproducible y representativo del trabajo que de verdad quieres que hagan los agentes.