eval clasifica resultados completados de agentes de AgentHub mediante métricas configuradas, revisión de un juez LLM o un enfoque híbrido. Úsalo con /hub:eval para comparar ramas de sesión, diffs y publicaciones de resultados antes de elegir un ganador.
Este skill obtiene 67/100, lo que significa que es aceptable para incluirse, pero conviene presentarlo como una ayuda limitada y específica de AgentHub, no como un evaluador completamente empaquetado. Los usuarios del directorio reciben orientación suficiente para activar `/hub:eval` y realizar rankings basados en LLM, pero la evaluación por métricas parece tener poco soporte porque el script de ranking mencionado no está presente en los archivos del skill proporcionados.
- Activación clara: el frontmatter define `/hub:eval` y la descripción indica usarlo para puntuar, comparar o elegir un ganador entre agentes completados de AgentHub.
- Incluye ejemplos de uso concretos para la sesión más reciente, un ID de sesión específico y el modo forzado de evaluación con LLM.
- Ofrece una rúbrica práctica para evaluación con LLM basada en diffs y publicaciones de resultados de agentes, cubriendo corrección, simplicidad y calidad.
- El modo por métricas hace referencia a `scripts/result_ranker.py`, pero la evidencia del repositorio no muestra scripts ni archivos de soporte en la ruta del skill, por lo que ese flujo quizá no pueda ejecutarse directamente tal como está descrito.
- El skill está estrechamente ligado a sesiones completadas de AgentHub, ramas y convenciones de `.agenthub/board/results`, sin comando de instalación ni orientación de configuración más amplia.
Descripción general de eval skill
Qué hace eval en sesiones de AgentHub
eval es un AgentHub skill para clasificar resultados ya completados por agentes. Está diseñado para el comando /hub:eval, cuando varios agentes ya trabajaron en la misma tarea y necesitas puntuar, comparar o elegir un ganador. El skill admite evaluación basada en métricas cuando hay un comando de evaluación configurado, evaluación con LLM como juez cuando no hay una métrica disponible, y un enfoque híbrido cuando importan tanto las puntuaciones objetivas como el criterio sobre el código.
Usuarios y trabajos para los que encaja mejor
El eval skill funciona mejor para desarrolladores que usan un flujo multiagente al estilo AgentHub: una tarea, varias ramas o worktrees de agentes, y luego un paso final de comparación. Ayuda cuando quieres una respuesta repetible a preguntas como “¿qué agente produjo la implementación más rápida?”, “¿qué patch es más seguro para hacer merge?” o “¿qué resultado cumple mejor la tarea original?”. Es menos útil como framework de benchmarking independiente, porque presupone la estructura de sesiones de AgentHub, publicaciones de resultados de agentes, ramas y diffs.
En qué se diferencia eval de un prompt genérico
Un prompt genérico puede pedirle a un LLM que compare salidas, pero eval ofrece una ruta de evaluación concreta: ejecutar un comando de métrica por agente cuando está disponible, o inspeccionar el diff y la publicación de resultado de cada agente cuando se usa el modo de juez. La diferencia importante es que el skill orienta al asistente alrededor de artefactos ya completados de AgentHub, en lugar de opiniones libres. Eso reduce las suposiciones y hace que el ranking sea más fácil de auditar.
Consideraciones principales antes de adoptarlo
Antes de instalar o depender de eval, confirma que tu flujo guarda los resultados de los agentes en las ubicaciones esperadas de AgentHub y que las ramas o worktrees de los agentes siguen disponibles. El modo de métricas también depende de un comando de evaluación funcional, un nombre de métrica y una dirección, como latencia donde menor es mejor o una puntuación donde mayor es mejor. La ruta del repositorio de este skill contiene solo SKILL.md, así que la mayor parte del comportamiento está definida por las instrucciones del comando, no por archivos auxiliares adicionales dentro del directorio del skill.
Cómo usar eval skill
Instalación de eval y revisión del repositorio
Instálalo desde el repositorio de skills en GitHub con tu instalador habitual de skills, por ejemplo:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill eval
Después de instalarlo, lee primero engineering/agenthub/skills/eval/SKILL.md. No hay carpetas locales rules/, resources/, references/ ni scripts/ dentro del directorio de este skill, por lo que SKILL.md es la fuente de verdad. Ten en cuenta que el texto del skill menciona scripts/result_ranker.py para el modo de métricas; antes de depender del ranking basado en métricas, verifica si tu configuración más amplia de AgentHub proporciona ese script o un runner de evaluación equivalente.
Comandos básicos para usar eval
Usa el comando después de que los agentes hayan completado una sesión:
/hub:eval
/hub:eval 20260317-143022
/hub:eval --judge
/hub:eval evalúa la sesión más reciente. Pasar un ID de sesión apunta a una ejecución específica. --judge fuerza el modo de juez con LLM, útil cuando el comando de métricas falta, no es confiable o es demasiado limitado para capturar la corrección.
Entradas que ayudan a que eval funcione bien
Para el modo de métricas, proporciona o configura: ID de sesión, comando de evaluación, etiqueta de métrica y dirección. Una solicitud sólida es específica:
“Run /hub:eval 20260317-143022 using the configured benchmark. Rank by latency_ms, lower is better, and call out any agent whose result fails tests.”
Para el modo de juez con LLM, asegúrate de que el asistente pueda acceder a la rama base, las ramas de los agentes, los diffs de git y las publicaciones de resultados, como .agenthub/board/results/agent-1-result.md. Un prompt más sólido incluye el objetivo de la tarea y el orden de prioridades:
“Use /hub:eval --judge for the latest session. Prioritize correctness first, then minimal risk, then simplicity. Treat changed public APIs as risky unless justified in the result post.”
Flujo práctico para obtener rankings confiables
Ejecuta eval solo después de que todos los agentes hayan publicado sus resultados y sus ramas estén lo bastante limpias como para comparar diffs. Empieza con el modo de métricas cuando la tarea tenga una puntuación objetiva, como tiempo de ejecución, cantidad de tests, precisión, tamaño o salida de benchmark. Usa el modo de juez con LLM para diseño, refactorizaciones, correcciones de bugs o tareas en las que una métrica pueda manipularse. Para merges importantes, pide a eval que informe no solo el ganador, sino también los principales riesgos, la evidencia en los diffs y cualquier supuesto usado para desempatar.
Preguntas frecuentes sobre eval skill
¿eval es para Model Evaluation o para rankear resultados de agentes?
Este eval skill está pensado principalmente para rankear resultados de agentes en AgentHub, no como una suite general de Model Evaluation. Puede evaluar trabajo generado por modelos, pero la unidad de comparación es el resultado completo de una sesión de un agente: su rama, diff, nota de resultado y, opcionalmente, un comando de métricas ejecutado en su worktree.
¿Cuándo conviene usar el modo de métricas en lugar del modo de juez?
Usa el modo de métricas cuando el éxito se pueda medir de forma consistente: tests superados, puntuación de benchmark, latencia, memoria, precisión, tamaño del bundle u otra salida numérica. Usa el modo de juez cuando la pregunta real sea si el patch es correcto, mantenible y seguro. Si la métrica captura solo una parte del objetivo, pide una lectura híbrida: rankear por métrica y luego señalar posibles problemas de corrección o regresiones a partir de los diffs.
¿Pueden usar eval las personas principiantes?
Las personas principiantes pueden usar eval si ya entienden el concepto de sesión de AgentHub. La superficie del comando es pequeña, pero la calidad de la evaluación depende del estado del repositorio: ramas, worktrees, publicaciones de resultados y comandos de evaluación configurados. Si faltan esos artefactos, una persona principiante puede ver rankings confusos o incompletos.
¿Cuándo eval no es la herramienta adecuada?
No uses eval antes de que los agentes hayan terminado, cuando solo hay un resultado o cuando el asistente no puede acceder a los diffs y archivos de resultados. Tampoco encaja bien para benchmarking amplio de modelos, creación de leaderboards de prompts o evaluación offline de datasets, salvo que adaptes el flujo que lo rodea. Para esos casos, suele ser más apropiado un harness de evaluación dedicado.
Cómo mejorar eval skill
Mejorar los resultados de eval con criterios más claros
La mayor mejora de calidad viene de una política de ranking precisa. Dile a eval qué importa más: corrección, tests que pasan, rendimiento, simplicidad, seguridad, compatibilidad o mínimos cambios de código. Evita solicitudes vagas como “elige el mejor”. Prefiere: “Rank agents by correctness first; if tied, prefer fewer changed files and no new dependencies; mention any untested assumptions.”
Evitar fallos comunes de eval
Los fallos comunes incluyen rankear con una métrica engañosa, ignorar un caso límite que falla, comparar ramas desactualizadas o sobrevalorar un diff más pequeño que no resuelve la tarea. Para evitarlo, confirma la rama base, el ID de sesión, la dirección de la métrica y el objetivo de la tarea antes de evaluar. En el modo de juez, pide rankings respaldados por evidencia y vinculados a diffs y publicaciones de resultados específicos.
Iterar después del primer ranking
Trata la primera salida de eval como un borrador de decisión. Si el ganador sorprende, pide una segunda revisión centrada en el criterio en disputa: “Re-evaluate only the top two agents for regression risk,” o “Explain whether agent-2’s faster metric comes from skipping required behavior.” Esto mantiene el flujo de eval práctico sin volver a ejecutar toda la sesión de agentes.
Fortalecer el skill para tu propio flujo de trabajo
Si mantienes una configuración de AgentHub, mejora eval estandarizando el formato de las publicaciones de resultados, usando nombres de métricas consistentes y haciendo que el comando de evaluación sea determinista. Añade orientación específica del proyecto sobre qué cuenta como corrección, qué tests deben pasar y qué riesgos bloquean un merge. El skill es compacto, así que las convenciones locales sobre sesiones, ramas y métricas determinarán qué tan confiable se siente eval en el uso diario.