agent-eval

Visão geral da skill agent-eval

agent-eval é uma skill para comparar agentes de programação lado a lado na mesma tarefa e, depois, avaliar os resultados por taxa de sucesso, custo, tempo e consistência. Se você está decidindo se vale adotar Claude Code, Aider, Codex ou outro agente em um repositório real, a skill agent-eval ajuda a sair da opinião e chegar a evidências reproduzíveis.

Ela é mais indicada para times e usuários avançados que precisam de uma comparação justa, não de um teste genérico do tipo “faça um prompt e veja no que dá”. O trabalho real aqui é definir uma única tarefa, rodar vários agentes sobre a mesma base e julgar qual performa melhor dentro das suas restrições.

O que torna o agent-eval útil

O principal valor do agent-eval está na comparação controlada: mesmo repositório, mesma tarefa, mesmos critérios de sucesso, worktrees separados. Isso torna os resultados mais confiáveis do que testes improvisados ou prompts isolados.

Quando a skill se encaixa

Use a skill agent-eval quando você quiser:

• comparar agentes antes de padronizar um fluxo de trabalho
• verificar se uma atualização de modelo mudou os resultados
• testar desempenho na sua própria base de código e nas suas regras
• reunir evidências para uma decisão de time ou de compra

Quando talvez não se encaixe

Se você só precisa de uma resposta pontual de programação, um prompt normal é mais simples. O agent-eval é mais valioso quando você se importa com repetibilidade, critérios de avaliação e trade-offs entre velocidade, qualidade e custo.

Como usar a skill agent-eval

Instale e inspecione a skill

Para instalar o agent-eval, adicione a skill a partir do repositório e leia primeiro o arquivo principal da skill:
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill agent-eval

Depois abra SKILL.md e qualquer contexto vinculado que faça parte do seu fluxo. Neste repositório, a fonte principal é o próprio arquivo da skill, então a decisão de instalação depende muito de o modelo de tarefa dele combinar com o seu processo de avaliação.

Transforme um objetivo vago em uma tarefa utilizável

O uso do agent-eval funciona melhor quando você define uma tarefa concreta, um repositório-alvo e verificações objetivas. Um prompt fraco seria “testar qual agente é melhor em refatoração”. Um prompt mais forte seria:

• adicionar lógica de retry em src/http_client.py
• fixar o repositório em um commit para garantir reprodutibilidade
• especificar quais arquivos podem mudar
• definir comandos de julgamento como pytest ou grep
• informar o tempo ou custo máximo aceitável, se isso importar

Quanto mais a tarefa puder ser verificada automaticamente, mais útil será a comparação.

Fluxo de trabalho sugerido

Um guia prático para agent-eval é:

1. Escolha uma tarefa que reflita uma decisão real que você precisa tomar.
2. Escreva a tarefa em YAML com caminho do repositório, arquivos, prompt e judges.
3. Rode vários agentes na mesma tarefa.
4. Compare qualidade da saída, tempo de execução e custo.
5. Repita com outra tarefa antes de fechar a escolha.

A skill usa isolamento com git worktree, o que ajuda a evitar que os agentes interfiram nas alterações uns dos outros e deixa a avaliação lado a lado mais limpa.

Leia estes arquivos primeiro

Comece por:

• SKILL.md para o formato da tarefa e o fluxo de trabalho
• quaisquer arquivos locais do repositório que definam suas regras de teste ou julgamento
• os arquivos mencionados na sua definição de tarefa em YAML

Se você estiver avaliando agent-eval especificamente para Model Evaluation, confirme que suas tarefas e judges são estáveis o suficiente para gerar execuções comparáveis antes de investir em benchmarks maiores.

FAQ da skill agent-eval

O agent-eval é só para benchmarks de agentes de programação?

Sim, principalmente. A skill foi pensada para comparação direta entre agentes de programação, não para testes gerais de prompt nem para benchmarking amplo de LLM.

Preciso de Docker para usar?

Não. A skill usa isolamento com git worktree, então você consegue manter as execuções separadas sem o overhead de contêiner.

É amigável para iniciantes?

É acessível se você conseguir definir uma tarefa com clareza e rodar um fluxo de trabalho na linha de comando. É menos indicada para quem quer um avaliador de um clique, sem configuração.

Em que isso é diferente de um prompt normal?

Um prompt normal pede que um agente resolva uma tarefa. A skill agent-eval pede que vários agentes resolvam a mesma tarefa, com judges fixos, para que você compare os resultados com menos viés.

Como melhorar a skill agent-eval

Use definições de tarefa mais fortes

Os melhores resultados com agent-eval vêm de tarefas com entradas claras, limites de edição bem definidos e judges objetivos. Se o prompt for aberto demais, a comparação vai medir mais diferenças de interpretação do que a qualidade dos agentes.

Adicione judges que reflitam o sucesso real

Prefira verificações que espelhem como seu time valida mudanças de verdade: testes, lint, diffs de arquivos ou checagens de padrão. Se o judge for frouxo demais, soluções fracas podem parecer boas; se for rígido demais, você pode premiar gambiarras frágeis.

Itere no benchmark, não na resposta

Se um agente vencer pelo motivo errado, revise a tarefa antes de tirar conclusões. Aperte a lista de arquivos, esclareça os critérios de aceite e fixe o commit para que a skill agent-eval meça o mesmo alvo todas as vezes.

Fique atento aos modos de falha comuns

Os erros mais comuns são prompts vagos, judges desalinhados e tarefas grandes demais para uma comparação justa. Para um uso melhor do agent-eval, mantenha o primeiro benchmark pequeno, reproduzível e representativo do tipo de trabalho que você realmente quer que os agentes façam.