AjaneeI/agent-skills

ベンチマーク評価者が、表面的なラベルや漏洩した回答ではなく、意図した行動を測定しているかを監査します。評価の確定、モデル比較の受け入れ、タスク成功の主張の解釈の前に使用します。

agent-skills とは?

このスキルは、AIエージェントのベンチマーク評価において、評価者(グレーダー)が真に意図された能力を測定しているかどうかを検証するための監査手順を提供します。評価者が不正解を正解とみなしたり、正当な代替回答を誤って不合格にしたりする「評価欠陥」を体系的に発見するために設計されています。主な用途は、評価の凍結前、モデル比較の受け入れ前、またはタスク成功の主張を解釈する前です。対応プラットフォームは特に限定されていませんが、決定論的またはモデル支援型の評価者を対象としており、Claude Code、Cursor、Codexなどのエージェンツール上で、エージェントが生成した結果の品質検証プロセスとして利用できます。手順は、測定対象の構成概念の明確化、テストケース作成(正解、不正解、正当な代替)、観測フィールドの出所検証、欠陥の分類(誤受理、誤拒否、曖昧なタスク契約、未サポートだが正当な代替)、そして修正案の提案と検証までを含みます。また、未解決の欠陥がある場合は確認的な解釈を中断する停止条件も定義されており、評価者の信頼性を厳密に担保します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/AjaneeI/agent-skills/tree/HEAD/skills/evaluator-validity-audit

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ドキュメント

評価者妥当性監査

対象範囲

決定論的またはモデル支援型の評価者において、採点の欠陥により誤った回答が正しく見えたり、正当な代替が不合格になったりする場合に使用します。

手順

  1. 測定する構成概念に名前を付けます:回答の正確性、根拠の根拠付け、必要なツールアクション、権限境界、対象範囲など。これらの次元を分離します。
  2. 各タスクを、参照解、入力前提、評価者ロジック、許容される代替行動、明示的な失敗コードにマッピングします。
  3. 陽性対照(真に正しい)、陰性対照(誤った値、欠落した根拠、偽装されたツール結果、許容されないアクション)、および有効な代替(同等のSQL、根拠パスまたは推論方針)をテストします。
  4. 観測フィールドが実際の実行時根拠から導出されており、モデル作成のラベルや信頼できない結果メタデータから導出されていないことを確認します。
  5. 未公開のインスタンスを開発エージェントに公開せずに対照を実行します。反例とその元の根拠を保存します。
  6. 欠陥を誤受理、誤拒否、曖昧なタスク契約、または未サポートだが正当な代替に分類します。スコアラーの欠陥とモデルまたはランタイムの障害を区別します。
  7. 期待される行動の差異を含むバージョン管理された変更を提案します。確認的な結果を見た後で評価者を静かに調整しないでください。
  8. 記載された妥当性ゲートが合格した場合のみ凍結するか、または未解決の制限事項を明示的に報告し、主張を控えます。

出力

参照、敵対的、および代替ケース、期待される理由コードと観測された理由コード、および未解決の欠陥を示す監査済みケースマトリックス。

停止条件

重要な反例が欠落している場合、未解決の欠陥が測定された成功を実質的に変更する場合は、確認的な解釈を一時停止します。テストの合格だけでは、重要な反例が欠落している場合、妥当性を確立しません。

Individual skills in this repo

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