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bettyguo/agent_eval

Claude Code 스킬 번들(.claude/skills/)과 CLAUDE.md 설정을 위한 오픈소스 벤치마크입니다. Pass@k, 비용, 안정성을 측정하며, 콘텐츠 주소 지정 리더보드를 제공하고 Anthropic/OpenAI/Google 모델에서 실행됩니다.

agent_eval란 무엇인가요?

**bettyguo/agent_eval**은 Claude Code 에이전트의 `.claude/skills/` 디렉토리에 있는 스킬 번들과 `CLAUDE.md` 설정 파일의 성능을 평가하기 위한 오픈소스 벤치마킹 도구입니다. 이 스킬의 핵심 목적은 다양한 프롬프트와 설정이 에이전트의 작업 완료율(Pass@k), 실행 비용, 그리고 전반적인 신뢰성에 어떤 영향을 미치는지 체계적으로 측정하고 비교하는 것입니다. 평가 결과는 콘텐츠 주소(content-addressed) 기반 리더보드에 기록되어 변경 사항을 추적하고 재현 가능한 비교를 가능하게 합니다. 이 스킬은 주로 Claude Code 환경에서 사용되지만, 백엔드 실행 엔진으로 Anthropic, OpenAI, Google의 모델을 지원하여 다양한 AI 에이전트 설정을 평가할 수 있는 유연성을 제공합니다. 사용자는 자신의 `.claude/skills/` 번들과 `CLAUDE.md` 설정을 제출하여 리더보드에 등록하고, 다른 구성과의 성능 차이를 분석함으로써 에이전트의 행동을 미세 조정할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add bettyguo/agent_eval

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문서

agent_eval은(는) 무엇을 하나요?

Claude Code 스킬 번들(.claude/skills/)과 CLAUDE.md 설정을 위한 오픈소스 벤치마크입니다. Pass@k + 비용 + 신뢰성, 콘텐츠 주소 지정 리더보드를 제공하며 Anthropic / OpenAI / Google 모델에서 실행됩니다.

주요 기능

  • 스킬 번들 평가: .claude/skills/ 디렉토리에 있는 스킬 번들의 성능을 측정하고 비교합니다.
  • 설정 파일 분석: CLAUDE.md 파일이 에이전트 동작에 미치는 영향을 평가합니다.
  • 다양한 지표: Pass@k(작업 완료율), 실행 비용, 신뢰성 점수를 종합적으로 분석합니다.
  • 콘텐츠 주소 리더보드: 변경 사항을 추적하고 재현 가능한 비교를 위한 리더보드를 제공합니다.
  • 멀티 모델 지원: Anthropic, OpenAI, Google의 모델을 백엔드로 사용할 수 있습니다.

사용 방법

  1. claude_sdk를 설치합니다:

    pip install claude-sdk
    
  2. 벤치마크를 실행합니다:

    python -m agent_eval.run --skill-path .claude/skills/ --claude-config CLAUDE.md --model anthropic
    
  3. 리더보드에 결과를 제출합니다:

    python -m agent_eval.submit --result-file results.json
    

요구 사항

  • Python 3.9 이상
  • Claude Code 환경
  • Anthropic/OpenAI/Google API 키 (선택 사항, 실행 백엔드에 따라)

지원 모델

  • Anthropic: Claude 3 Opus, Claude 3 Sonnet
  • OpenAI: GPT-4, GPT-4 Turbo
  • Google: Gemini 1.5 Pro, Gemini Ultra

라이선스

MIT License - 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있습니다.

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