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azrabano23/evalkit

Bewerte LLMs richtig — Konfidenzintervalle, unverzerrtes pass@k, Signifikanztests, bias-kontrollierter LLM-as-Judge, Kontaminationsprüfungen. Ein einsatzbereiter Agenten-Skill mit einem gegen Ground Truth validierten numpy-Statistik-Kern.

Was ist evalkit?

Evalkit ist ein spezialisierter Skill für KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor, Codex), der eine robuste statistische Evaluierung von Large Language Models ermöglicht. Der Skill bietet Funktionen zur Berechnung von Konfidenzintervallen, unverzerrtem pass@k, Signifikanztests, bias-kontrolliertem LLM-as-Judge sowie Kontaminationsprüfungen. Er nutzt einen numpy-basierten Statistik-Kern, der gegen Ground Truth validiert wurde, und kann als Drop-in-Skill in bestehende Workflows integriert werden. Damit eignet sich Evalkit ideal für Entwickler und Forscher, die LLMs objektiv und reproduzierbar bewerten möchten, ohne auf komplexe externe Tools angewiesen zu sein.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht evalkit?

Bewerte LLMs richtig — Konfidenzintervalle, unverzerrtes pass@k, Signifikanztests, bias-kontrollierter LLM-as-Judge, Kontaminationsprüfungen. Ein einsatzbereiter Agenten-Skill mit einem gegen Ground Truth validierten numpy-Statistik-Kern.

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