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agent-self-evaluation

복잡한 작업 완료 후 에이전트가 정확성, 완전성, 명확성, 실행 가능성, 간결성의 5개 축으로 자신의 출력을 평가합니다.

agent-self-evaluation란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 복잡한 작업을 완료한 후, 자신의 출력을 5가지 평가 축(정확성, 완전성, 명확성, 실행 가능성, 간결성)에 따라 체계적으로 평가하도록 합니다. 이는 단순한 합격/불합격 게이트가 아니라, 사용자가 개입하기 전에 누락된 부분, 과신한 부분, 개선이 필요한 영역을 찾아내기 위한 의도적인 성찰 단계입니다. 에이전트는 각 축에 대해 1~5점의 점수를 매기고, 5점 미만의 점수에 대해서는 구체적인 증거와 개선 제안을 제시해야 합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 에이전트의 출력 품질을 높이고 사용자 피드백 필요성을 줄이는 데 도움을 줍니다. 평가 보고서는 각 축 점수, 평균 점수, 구체적인 개선 사항을 포함한 구조화된 형식으로 제공됩니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/agent-self-evaluation

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문서

에이전트 자체 평가

복잡한 작업을 완료한 후, 에이전트는 구조화된 5축 평가 기준에 따라 자신의 출력을 평가합니다. 이는 합격/불합격 게이트가 아닙니다. 사용자가 개입하기 전에 누락된 부분을 발견하고, 과신을 지적하며, 개선 영역을 표면화하는 의도적인 성찰 단계입니다.

활성화 시점

  • 3개 이상의 파일 또는 50줄 이상에 걸친 코드를 작성한 후
  • 다단계 워크플로우(구현 → 테스트 → 검토)를 완료한 후
  • 3회 이상의 시도가 있었던 디버깅 세션 후
  • 설계 문서, 아키텍처 결정, 또는 서면 분석을 작성한 후
  • 사용자가 "그 결과가 얼마나 좋은가?" 또는 "자기 평가를 해봐"라고 요청했을 때
  • 모든 세션 종료 훅에서 (설정된 경우 — references/hook-integration.md 참조)

핵심 개념

5가지 평가 축

축질문발견 대상
정확성사실, 주장, 출력이 올바른가?환각, 잘못된 API 이름, 잘못된 구문, 거짓 진술
완전성사용자가 요청한 모든 것을 다루었는가?놓친 엣지 케이스, 처리되지 않은 오류 경로, 잊혀진 요구 사항, 건너뛴 하위 작업
명확성설명이 이해하기 쉽고 구조화되어 있는가?혼란스러운 설명, 정의 없는 전문 용어, 누락된 맥락, 산만함
실행 가능성사용자가 출력을 즉시 실행할 수 있는가?모호한 제안, 누락된 단계, 방법을 보여주지 않는 "X를 해야 함", 확인 경로 없음
간결성필요한 최소한의 단어/토큰을 사용했는가?중복, 과도한 설명, 사용자 질문의 그대로 반복, 불필요한 내용

점수 척도

5 — 탁월함: 합리적인 개선 가능성이 없음
4 — 좋음: 사소한 것만 있음, 실질적인 결함 없음
3 — 적절함: 요청을 충족하지만 최소 하나의 축에서 눈에 띄는 약점이 있음
2 — 약함: 사용성이나 정확성에 영향을 미치는 명확한 결함이 있음
1 — 나쁨: 요청을 근본적으로 이해하지 못했거나 심각한 오류를 포함함

증거 규칙

5점 미만의 모든 점수는 특정 증거를 반드시 인용해야 합니다. 3점이 "더 나을 수 있다"라고만 말할 수 없습니다. 정확히 무엇이 누락되었거나 잘못되었는지 말해야 합니다. 핵심 원칙: "결함을 보여주되, 이름만 대지 마라."

워크플로우

1단계: 원자재 수집

평가할 항목을 수집합니다:

- 원래 사용자 요청 (대화에서 다시 읽기)
- 최종 응답/출력 (산출물)
- 정확성을 확인하는 도구 출력 (테스트 결과, 종료 코드, 린트 출력)
- 작업 중 받은 사용자 피드백 (수정 사항, "다시 시도", "그게 아니야")

2단계: 각 축을 독립적으로 평가

다섯 축을 하나씩 순서대로 처리합니다. 각 축에 대해:

  1. 축 질문을 읽습니다.
  2. 출력에서 증거(또는 증거 부족)를 찾습니다.
  3. 1-5점을 할당합니다.
  4. 점수가 5 미만이면 결함을 인용하는 한 문장의 개선 사항을 작성합니다.

먼저 머릿속에서 점수를 평균낸 다음 거꾸로 작업하지 마십시오. 각 축을 새롭게 평가하십시오.

3단계: 평가 보고서 작성

templates/evaluation-report.md의 템플릿을 사용합니다. 보고서에는 다음이 포함되어야 합니다:

- 한 줄 요약
- 5축 점수표 (축별 점수 + 증거)
- 전체 점수 (간단 평균, 소수점 첫째 자리까지 반올림)
- 영향도 순으로 정렬된 1-3개의 구체적인 개선 사항
- 자체 점검: "사용자가 이 평가에 동의할까?"

4단계: 개선 사항 적용

어떤 축이 3점 이하인 경우:

  1. 다르게 했을 행동을 설명합니다.
  2. 결함이 30초 이내에 수정 가능한 경우(누락된 링크, 불명확한 표현), 지금 수정합니다.
  3. 결함이 재작업을 필요로 하는 경우, 명시적으로 표시합니다: "이 축이 [이유]로 [점수]를 받았습니다. [특정 수정]으로 다시 실행하면 [점수]로 올라갈 가능성이 높습니다."

코드 예제

예제: 좋은 평가 (4점 이상)

작업: HTTP 클라이언트에 재시도 로직 추가

점수표:
  정확성:    5 — 모든 API 호출이 올바름. 확인: 재시도가
                  지수 백오프를 사용함. 환각된 메서드 없음.
  완전성:   4 — 정상 경로 + 3개의 오류 사례를 다룸. 누락:
                  끊긴 연결에 대한 타임아웃 처리.
  명확성:    5 — 코드 주석이 백오프 공식을 설명함.
                  PR 설명이 이를 동기로 한 사고에 연결함.
  실행 가능성:5 — 단일 병합. 후속 작업 없음. 테스트 통과.
  간결성:    4 — 총 47줄. 재시도 루프를 헬퍼로 추출하면
                  약 8줄을 줄일 수 있음.

전체: 4.6 — 한 가지 결함(타임아웃 처리). 병합 전 수정.

예제: 약한 평가 (2-3점)

작업: HTTP 클라이언트에 재시도 로직 추가

점수표:
  정확성:    2 — urllib3를 사용했는데, 이는 우리의
                  httpx 기반 코드베이스와 일치하지 않음. 잘못된 라이브러리.
  완전성:    3 — GET에 대해 작동함. POST/PUT은 처리되지 않음(사용자가
                  "모든 HTTP 요청"이라고 말함).
  명확성:    4 — 코드가 읽기 쉬움. 변수명이 좋음.
  실행 가능성:2 — "테스트 추가"가 언급되었지만 테스트 파일이 생성되지 않음.
                  사용자가 병합 전에 테스트를 작성해야 함.
  간결성:    3 — 120줄. 재시도 구성이 하나의 공유 RetryConfig 객체 대신
                  3곳에 중복됨.

전체: 2.8 — 잘못된 라이브러리 사용. httpx로 재작성 필요.
  먼저 정확성 수정(httpx로 전환), 그런 다음 모든 HTTP 메서드로 확장,
  그런 다음 구성 통합.

안티 패턴

"모든 것이 5점"

실패: 정확성:    5 — 모두 좋음.
   완전성: 5 — 모든 것 다룸.
   명확성:  5 — 명확함.

증거가 인용되지 않음. 이는 평가가 아니라 자기 칭찬입니다. 진정한 5점은 개선할 것이 없다는 것을 증명해야 합니다.

작업 범위 확장에 대한 과도한 페널티

실패: 완전성: 2 — WebSocket 연결이나 gRPC 스트리밍을 처리하지 않음(사용자가 요청하지 않음)

추가로 구축할 수 있었던 것이 아니라, 사용자가 실제로 요청한 것에 대해서만 평가하십시오.

평가를 재논쟁에 사용

실패: "앞서 말했듯이, 이 접근 방식은 잘못되었습니다. 점수: 1"

평가는 전달된 출력에 대한 것이지, 이미 결정된 설계 결정을 다시 논쟁하는 것이 아닙니다. 접근 방식이 잘못되었다면, 전달 전에 발견되었어야 합니다.

개인적 선호와 객관적 결함 혼합

실패: "점수: 3. 저는 Python 데코레이터를 좋아하지 않습니다."

"좋아하지 않는다"는 증거가 아닙니다. 구체적인 가독성, 테스트 용이성, 또는 정확성 문제를 인용하거나, 점수를 4+로 남겨두십시오.

모범 사례

  • 과정이 아닌 출력을 평가하십시오. 사용자는 몇 번의 반복을 거쳤는지가 아니라, 무엇을 전달했는지에 관심이 있습니다.
  • 약한 축당 하나의 개선 사항. 한 축에 대해 5가지를 나열하지 말고, 가장 영향력이 큰 결함을 선택하십시오.
  • 개선 사항을 사용자 영향과 연결하십시오. "오류 처리가 누락되어 사용자의 API 호출이 조용히 충돌할 것이다"가 "오류 처리 추가"보다 낫습니다.
  • '수정'이 어떻게 보일지 구체적으로 설명하십시오. "재시도를 위해 httpx 전송이 구성된 상태로 다시 실행"이 "라이브러리 문제 수정"보다 낫습니다.
  • 도구 출력을 증거로 사용하십시오. 테스트가 통과했으면 인용하십시오. 린트가 깨끗하면 인용하십시오. 추측하지 말고 grep으로 증거를 찾으십시오.
  • 결함을 찾을 수 없으면 더 열심히 찾으십시오. 모든 5개 축에서 완벽한 점수는 드뭅니다. 질문하십시오: "내가 사용자라면, 이 출력에서 무엇이 짜증날까?"

관련 스킬

  • agent-eval — 벤치마크 작업에서 서로 다른 코딩 에이전트의 1:1 비교
  • verification-loop — 예상 결과에 대한 출력의 체계적 검증
  • security-review — 보안 중심 코드 검토 체크리스트

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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