agent-eval
作者 affaan-magent-eval 是一款用來讓程式代理在可重現任務上進行正面比較的 skill，可比對通過率、成本、耗時與一致性。若你想在自己的 repo 中評估 Claude Code、Aider、Codex 或其他代理，agent-eval skill 能提供比臨時下提示更清楚、更有依據的評估結果。
這個 skill 的評分為 78/100，對想用可重現方式比較程式代理的目錄使用者來說，是一個相當值得收錄的候選項目。這個 repository 提供了足夠的操作層面資訊，讓人能理解何時適合使用、以及它如何運作；不過在安裝前仍建議先詳讀原始內容，因為目前沒有額外的支援腳本或參考檔案可搭配使用。
- 清楚說明了啟用情境，適合用於代理比較、回歸檢查，以及模型／工具採用決策。
- 工作流程元素具體明確：包含 YAML task definitions、judge checks，以及用 git worktree isolation 進行可重現比較。
- 對希望以資料為依據選擇代理，而不是靠臨時比較判斷的團隊來說，具有很高的安裝決策參考價值。
- 未提供 install command、scripts 或支援檔案，因此是否能順利採用，仍有賴使用者仔細閱讀主要的 skill 檔案。
- 這個 repository 看起來聚焦於單一且輕量的 CLI workflow；若你需要更完整的評估基礎設施，可能會想找工具更齊全的方案。
agent-eval 技能概覽
agent-eval 是一個用來讓 coding agent 在同一個任務上正面對照、再根據通過率、成本、時間與一致性比較結果的技能。如果你正在評估要不要在真實 repo 裡採用 Claude Code、Aider、Codex，或其他 agent，agent-eval 技能能幫你把意見之爭轉成可重現的證據。
它最適合需要公平比較的團隊與進階使用者，而不是那種泛用的「丟個 prompt 看看」測試。真正要解決的工作是：把任務一次定義好，讓多個 agent 在同一個基準上執行，然後在你的約束條件下判斷誰表現最好。
agent-eval 技能的實用價值
agent-eval 的核心價值在於受控比較：同一個 repo、同一個任務、同一組成功檢查、分開的 worktree。這會讓結果比臨時試跑或一次性 prompt 更值得信任。
agent-eval 技能適用的情境
當你想要以下用途時，使用 agent-eval 技能：
- 在標準化工作流程前比較各個 agent
- 檢查模型更新是否改變了結果
- 在自己的 codebase 與規則下測試效能
- 為團隊決策或採購選擇蒐集判斷證據
agent-eval 技能不太適合的情況
如果你只需要一個單次的 coding 答案，直接下正常 prompt 會更簡單。agent-eval 的價值主要出現在你在意可重複性、評估標準，以及速度、品質與成本之間的取捨時。
如何使用 agent-eval 技能
安裝並檢視這個 agent-eval 技能
要進行 agent-eval 安裝，先從 repo 安裝這個技能，並先閱讀核心技能檔：
npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill agent-eval
接著打開 SKILL.md，以及你工作流程中會用到的任何關聯上下文。在這個 repository 裡，主要來源就是技能檔本身，所以是否要採用，會很大程度取決於它的任務模型是否符合你的評估流程。
把模糊目標轉成可執行的任務
agent-eval 的使用方式，在你把任務定義得更具體時效果最好：明確的任務、目標 repo、以及客觀檢查。較弱的 prompt 會像是「測試哪個 agent 較擅長重構」。更好的 prompt 則會像這樣：
- 在
src/http_client.py加入重試邏輯 - 將 repo 鎖定到某個 commit，以確保可重現性
- 指定允許變更的檔案
- 定義判斷命令，例如
pytest或grep - 如果有影響，明確寫出可接受的最長時間或成本
任務越能被自動驗證，這種比較就越有價值。
建議的工作流程
一個實用的 agent-eval 指南如下：
- 先挑一個能反映你真實決策需求的任務。
- 用 YAML 寫下任務，包含 repo 路徑、檔案、prompt 與 judges。
- 讓多個 agent 在同一個任務上執行。
- 比較輸出品質、執行時間與成本。
- 在做最後決定前，再用另一個任務重複一次。
這個技能使用 git worktree 隔離，能避免不同 agent 互相覆蓋變更，也讓並排評估更乾淨。
先閱讀這些檔案
先看：
SKILL.md，了解任務格式與工作流程- 任何定義你測試或評判規則的 repo 內部檔案
- 你的 YAML 任務定義中所列出的檔案
如果你是在為 Model Evaluation 評估 agent-eval，請先確認你的任務與 judges 已經夠穩定，能產生可比較的執行結果，再投入更大規模的基準測試。
agent-eval 技能常見問題
agent-eval 只適合 coding-agent 基準測試嗎？
是，主要就是如此。這個技能是為了 coding agent 的正面比較而設計，不是用來做一般 prompt 測試或大範圍 LLM benchmarking。
使用它需要 Docker 嗎？
不需要。這個技能透過 git worktree 隔離，所以不用容器也能把各次執行分開。
它適合新手嗎？
如果你能清楚定義任務，並能操作命令列工作流程，那它算是容易上手。但如果你想要的是不用任何設定、點一下就能跑的 evaluator，它就不那麼合適。
這和一般 prompt 有什麼不同？
一般 prompt 是請一個 agent 解一個任務。agent-eval 技能則是讓多個 agent 在固定 judges 下解同一個任務，讓你能用較少偏差比較結果。
如何改進 agent-eval 技能
強化任務定義
agent-eval 的最佳結果，通常來自輸入清楚、可編輯範圍明確、judges 也客觀的任務。如果 prompt 太開放，這場比較多半只是在測各 agent 如何解讀，而不是在測 agent 本身的品質。
加入能反映真實成功標準的 judges
優先選擇能對應你團隊實際驗證變更方式的檢查：測試、lint、檔案 diff，或模式比對。如果 judge 太寬鬆，差的解法也可能看起來不錯；如果太嚴格，則可能反而獎勵脆弱的土法。
迭代的是基準，不是答案
如果某個 agent 以錯誤理由勝出，應該先修正任務，再下結論。把檔案清單收斂清楚、把接受標準講明白，並將 commit 固定下來，這樣 agent-eval 技能每次才是在測同一個目標。
留意常見失敗模式
最常見的問題包括：prompt 太模糊、judge 不匹配、以及任務太大，導致比較不公平。若要更好地使用 agent-eval，先從小型、可重現、而且能代表你真正希望 agent 去做的工作開始。