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Compétences réutilisables pour agents Anthropic (SKILL.md) intégrant des méthodes d'évaluation réelles : évaluation de l'ancrage des notes cliniques + scoreur de référence F1 par token. Python uniquement avec la bibliothèque standard, exécution hors ligne.

Qu'est-ce que agent-skills ?

Ce paquet de compétences pour agents (SKILL.md) fournit des méthodes d'évaluation prêtes à l'emploi pour les agents Anthropic. Il comprend deux évaluations principales : une évaluation de l'ancrage (grounding) des notes cliniques, qui vérifie la pertinence des affirmations par rapport à un contexte source, et un scoreur de référence basé sur le F1 par token (token-F1), qui compare les tokens prédits et de référence. Ces évaluations sont écrites en Python pur, utilisant uniquement la bibliothèque standard, ce qui garantit une exécution hors ligne sans dépendances externes. Idéal pour les développeurs et utilisateurs d'agents IA qui souhaitent intégrer des métriques d'évaluation robustes dans leurs workflows de validation, que ce soit pour des applications médicales ou d'autres domaines nécessitant une vérification précise de la fidélité contextuelle et de la similarité textuelle.

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Documentation

Que fait agent-skills ?

Compétences réutilisables pour agents Anthropic (SKILL.md) intégrant des méthodes d'évaluation réelles : évaluation de l'ancrage des notes cliniques + scoreur de référence F1 par token. Python uniquement avec la bibliothèque standard, exécution hors ligne.

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