evaluation

Visão geral da skill de avaliação

O que a skill de avaliação faz

A skill evaluation ajuda você a projetar e executar avaliações para sistemas de agentes, especialmente quando as saídas são não determinísticas e não existe uma única resposta “correta”. Ela é mais indicada para quem precisa medir a performance do agente, comparar configurações ou criar critérios de qualidade para um pipeline, em vez de apenas escrever um prompt pontual.

Quem deve usar

Use esta skill de avaliação se você estiver testando mudanças de context engineering, acompanhando o comportamento do agente ao longo do tempo ou decidindo se um agente está pronto para produção. Ela é uma ótima opção para fluxos de trabalho com LLM-as-judge, scoring baseado em rubricas, checagens de regressão e testes de agentes em que a qualidade do resultado importa mais do que a execução exata passo a passo.

O que a torna diferente

O repositório dá ênfase à avaliação multidimensional, em vez de um único score geral, que é o formato certo para agentes que podem ter sucesso de maneiras diferentes. Ele também foca em suporte prático de implementação por meio de referências e de um script de avaliador executável, então a instalação da avaliação é útil tanto para o planejamento quanto para a execução.

Como usar a skill de avaliação

Instalar e ativar

Instale com:

npx skills add muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering --skill evaluation

Depois, use isso quando sua tarefa envolver planejamento da instalação da avaliação, rubricas de scoring ou a construção de um guia de avaliação para sistemas de agentes. A skill funciona melhor quando você descreve explicitamente o sistema que está sendo testado, os critérios de sucesso e os modos de falha que importam para você.

Dê as entradas certas para a skill

Um pedido fraco como “avalie este agente” deixa espaço demais para interpretação. Um prompt mais forte informa o sistema agente, o resultado esperado, as restrições e as necessidades de scoring: “Desenvolva uma avaliação para um agente de suporte que deve responder apenas com base na documentação do produto, evitar alucinações e ser pontuado por precisão factual, completude, precisão de citações e eficiência no uso de ferramentas.” Esse nível de detalhe permite que a skill de avaliação gere rubricas úteis, em vez de conselhos genéricos.

Leia primeiro estes arquivos do repositório

Comece com SKILL.md para entender o fluxo de trabalho e as regras de ativação, depois leia references/metrics.md para as definições dos scores e scripts/evaluator.py para os padrões de implementação. Se você estiver adaptando a skill para a sua própria stack, examine esses três arquivos antes de procurar qualquer outra coisa, porque eles mostram como a lógica de avaliação foi pensada para ser aplicada.

Aplique em um fluxo de trabalho real

Um fluxo prático de uso da avaliação é: definir a tarefa, escolher as dimensões, atribuir pesos, criar casos de teste, rodar o scorer e depois revisar as falhas em busca de padrões. Use a skill para criar ou refinar sua rubrica, não apenas para pontuar saídas depois do fato. Isso a torna mais útil para testes de regressão, comparação de modelos e avaliação para Skill Testing.

FAQ da skill de avaliação

A skill de avaliação serve só para benchmarks?

Não. Ela também é útil para critérios de qualidade do dia a dia, testes de regressão e melhoria de prompts ou políticas de agente depois de uma execução ruim. Se você precisa de critérios repetíveis para julgar saídas de agentes, a skill de avaliação é relevante mesmo sem um benchmark formal.

Quando eu não devo usá-la?

Evite usar se você só precisa de uma revisão subjetiva simples ou de um ajuste rápido no prompt. A skill de avaliação é mais valiosa quando a qualidade da saída importa o suficiente para justificar rubricas, conjuntos de teste e scoring repetível.

Ela é amigável para iniciantes?

Sim, desde que você já saiba o que o agente deveria fazer. A principal curva de aprendizado não é sintaxe; é definir boas dimensões de avaliação e evitar depender demais de um único score.

Em que isso difere de um prompt normal?

Um prompt normal pede uma opinião. A skill de avaliação é um fluxo de trabalho para transformar essa opinião em uma avaliação estruturada e repetível, com dimensões, pesos e casos de teste. Essa diferença importa quando você precisa de consistência entre execuções ou revisores.

Como melhorar a skill de avaliação

Comece com critérios de sucesso mais precisos

Os melhores resultados vêm de um comportamento-alvo explícito, e não de objetivos amplos. Em vez de “medir qualidade”, especifique o que qualidade significa: fatos corretos, cobertura completa, fidelidade às fontes, latência, comportamento de recusa ou uso de ferramentas. Quanto mais concretos forem os seus critérios, melhor a skill de avaliação consegue separar vitórias reais de sucessos acidentais.

Use dimensões que combinem com o seu risco

A ênfase padrão do repositório em precisão factual, completude, precisão de citações e qualidade da fonte é um bom ponto de partida, mas sua avaliação deve refletir o custo real da falha. Para um agente voltado ao cliente, alucinações podem pesar mais do que estilo; para um agente de pesquisa, a qualidade da fonte pode valer mais do que a concisão. Ajuste a rubrica em vez de aceitar um score genérico.

Itere sobre as falhas, não só sobre as médias

Depois da primeira rodada, revise os casos com nota baixa e procure causas recorrentes: contexto ausente, recuperação fraca, escolha ruim de ferramenta ou respostas confiantes demais. Use esses padrões para revisar seu conjunto de testes e os inputs do prompt. Essa é a forma mais rápida de melhorar o uso da avaliação e fazer a skill gerar retorno ao longo do tempo.