agent-eval

Présentation de la skill agent-eval

agent-eval est une skill conçue pour évaluer des agents de code en face à face sur une même tâche, puis comparer les résultats selon le taux de réussite, le coût, le temps et la régularité. Si vous cherchez à décider s’il faut adopter Claude Code, Aider, Codex ou un autre agent dans un dépôt réel, la skill agent-eval vous aide à passer des impressions à des preuves reproductibles.

Elle convient surtout aux équipes et aux utilisateurs avancés qui ont besoin d’une comparaison équitable, et non d’un simple test improvisé du type « on lui donne un prompt et on voit ». Le vrai besoin couvert consiste à définir une tâche une seule fois, à exécuter plusieurs agents sur la même base, puis à déterminer lequel est le plus performant selon vos contraintes.

Ce qui rend agent-eval utile

La valeur principale d’agent-eval, c’est la comparaison contrôlée : même dépôt, même tâche, mêmes vérifications de réussite, worktrees séparés. Les résultats sont donc plus fiables que des essais ad hoc ou des prompts ponctuels.

Quand la skill agent-eval est adaptée

Utilisez la skill agent-eval si vous voulez :

• comparer des agents avant de standardiser un workflow
• vérifier si une mise à jour de modèle a modifié les résultats
• tester les performances sur votre propre base de code et vos propres règles
• réunir des éléments concrets pour une décision d’équipe ou d’achat

Quand elle peut ne pas convenir

Si vous avez seulement besoin d’une réponse de code unique, un prompt classique sera plus simple. agent-eval prend toute sa valeur lorsque la répétabilité, les critères d’évaluation et les arbitrages entre vitesse, qualité et coût comptent vraiment.

Comment utiliser la skill agent-eval

Installer agent-eval et inspecter la skill

Pour l’installation de agent-eval, ajoutez la skill depuis le dépôt et commencez par lire le fichier principal de la skill :
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill agent-eval

Ouvrez ensuite SKILL.md ainsi que tout contexte lié que vous utilisez dans votre workflow. Dans ce dépôt, la source principale est le fichier de skill lui-même ; la décision d’installation dépend donc largement du fait que son modèle de tâche corresponde ou non à votre processus d’évaluation.

Transformer un objectif vague en tâche exploitable

L’usage de agent-eval fonctionne beaucoup mieux si vous définissez une tâche concrète, un dépôt cible et des vérifications objectives. Un prompt faible serait : « test which agent is better at refactoring ». Un prompt plus solide serait :

• ajouter une logique de retry dans src/http_client.py
• épingler le dépôt sur un commit pour garantir la reproductibilité
• préciser les fichiers qui peuvent être modifiés
• définir des commandes de jugement comme pytest ou grep
• indiquer le temps ou le coût maximum acceptable si c’est un critère important

Plus la tâche peut être vérifiée automatiquement, plus la comparaison sera utile.

Workflow recommandé avec agent-eval

Un guide pratique pour agent-eval :

1. Choisissez une tâche qui reflète une vraie décision à prendre.
2. Rédigez la tâche en YAML avec le chemin du dépôt, les fichiers, le prompt et les juges.
3. Exécutez plusieurs agents sur cette même tâche.
4. Comparez la qualité du résultat, le temps d’exécution et le coût.
5. Répétez avec une autre tâche avant de faire un choix définitif.

La skill utilise l’isolation via git worktree, ce qui évite que les agents écrasent les modifications les uns des autres et rend l’évaluation côte à côte plus propre.

Fichiers à lire en priorité

Commencez par :

• SKILL.md pour le format des tâches et le workflow
• tous les fichiers locaux au dépôt qui définissent vos règles de test ou de jugement
• les fichiers mentionnés dans votre définition de tâche YAML

Si vous évaluez agent-eval spécifiquement pour la Model Evaluation, vérifiez d’abord que vos tâches et vos juges sont assez stables pour produire des exécutions comparables avant d’investir dans des benchmarks plus larges.

FAQ sur la skill agent-eval

agent-eval sert-il uniquement aux benchmarks d’agents de code ?

Oui, principalement. La skill est conçue pour comparer des agents de code en face à face, pas pour du test de prompts généraliste ni pour du benchmarking LLM au sens large.

Faut-il Docker pour l’utiliser ?

Non. La skill s’appuie sur l’isolation par git worktree, ce qui permet de séparer les exécutions sans la surcharge de conteneurs.

Est-ce adapté aux débutants ?

La prise en main reste accessible si vous savez définir clairement une tâche et exécuter un workflow en ligne de commande. C’est moins adapté aux utilisateurs qui cherchent un évaluateur en un clic, sans configuration.

En quoi est-ce différent d’un prompt classique ?

Un prompt classique demande à un seul agent de résoudre une seule tâche. La skill agent-eval demande à plusieurs agents de résoudre exactement la même tâche avec des juges fixes, afin de comparer les résultats avec moins de biais.

Comment améliorer la skill agent-eval

Utiliser des définitions de tâche plus solides

Les meilleurs résultats avec agent-eval viennent de tâches avec des entrées claires, des limites d’édition explicites et des juges objectifs. Si votre prompt est trop ouvert, la comparaison mesurera surtout des différences d’interprétation plutôt que la qualité réelle des agents.

Ajouter des juges qui reflètent la réussite réelle

Privilégiez des vérifications qui correspondent à la façon dont votre équipe valide réellement les changements : tests, lint, diffs de fichiers ou contrôles de motifs. Si le juge est trop permissif, des solutions faibles peuvent sembler bonnes ; s’il est trop strict, vous risquez de récompenser des hacks fragiles.

Itérer sur le benchmark, pas sur la réponse

Si un agent gagne pour de mauvaises raisons, révisez la tâche avant d’en tirer des conclusions. Resserrez la liste des fichiers, clarifiez les critères d’acceptation et épinglez le commit afin que la skill agent-eval mesure bien la même cible à chaque exécution.

Surveiller les modes d’échec fréquents

Les erreurs les plus courantes sont des prompts vagues, des juges mal alignés et des tâches trop larges pour une comparaison équitable. Pour un meilleur usage de agent-eval, gardez le premier benchmark petit, reproductible et représentatif du travail que vous attendez réellement des agents.