Model Evaluation

eval-first 실행, 작업 분해, 모델 라우팅, 회귀 검사를 통한 더 안전한 워크플로 자동화를 위해 agentic-engineering 스킬을 익혀보세요.

prompt-governance는 프로덕션 prompt를 versioned, reviewed, tested 자산으로 관리하기 위한 Claude skill입니다. AI 기능을 위한 prompt registries, regression tests, A/B experiments, eval pipelines, release approvals, rollback workflows를 설계하고 운영할 때 활용할 수 있습니다.

senior-prompt-engineer는 모델에 종속되지 않는 Prompt Writing skill로, eval 기반 프롬프트 최적화, RAG 품질 점검, agent 워크플로 검증, token/cost budgeting에 활용할 수 있습니다. 프롬프트 분석, RAG 지표, agent orchestration을 위한 Python 도구와 참고 자료가 함께 포함되어 있습니다.

senior-data-scientist는 A/B test 설계, 인과 추론, feature engineering, tabular ML 평가를 돕는 Claude skill입니다. sample sizing, metric 선택, leakage 점검, SHAP 검토, MLflow-style tracking을 안내할 때 유용합니다. 다만 scripts는 완성된 엔진이 아니라 scaffold templates입니다.

llm-patterns는 LLM이 추론, 추출, 생성을 맡고 코드는 검증, 라우팅, 오류 처리를 담당하는 AI 우선 애플리케이션 로직을 설계하도록 돕습니다. 더 명확한 프롬프트 구조, 테스트 가능한 LLM 워크플로, 그리고 Skill Authoring에 실용적인 가이드를 원할 때 llm-patterns 스킬을 사용하세요.