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orq-ai/orq-skills

orq.ai 플랫폼에서 LLM 파이프라인을 체계적으로 평가하기 위한 코딩 에이전트 스킬입니다.

orq-skills란 무엇인가요?

이 스킬은 orq.ai 플랫폼을 사용하는 개발자와 AI 에이전트 사용자가 LLM 파이프라인을 체계적으로 평가할 수 있도록 설계되었습니다. orq.ai는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 애플리케이션의 성능을 추적, 평가 및 최적화할 수 있는 플랫폼입니다. 이 스킬은 주로 Claude Code, Cursor 또는 Codex와 같은 코딩 에이전트와 통합되어, 파이프라인 평가를 위한 자동화된 워크플로우와 모범 사례를 제공합니다. 주요 기능으로는 평가 지표 설정, 테스트 데이터 관리, 결과 시각화 및 반복적 개선 사이클 지원이 포함됩니다. 사용자는 이 스킬을 통해 LLM 출력의 품질을 정량적으로 측정하고, 파이프라인 구성 요소(예: 프롬프트, 모델, 하이퍼파라미터)를 체계적으로 실험하여 최적의 성능을 달성할 수 있습니다. orq.ai API와 긴밀하게 연동되며, 모든 평가 로그와 메타데이터를 중앙에서 관리할 수 있습니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add orq-ai/orq-skills

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문서

orq-skills은(는) 무엇을 하나요?

orq.ai 플랫폼에서 LLM 파이프라인을 체계적으로 평가하기 위한 코딩 에이전트 스킬입니다.

이 스킬은 개발자와 AI 에이전트가 orq.ai에서 LLM 기반 애플리케이션의 성능을 평가하고 최적화하는 데 도움을 줍니다. 평가 지표 설정, 테스트 데이터 관리, 결과 분석 및 반복적 개선을 위한 워크플로우를 제공합니다.

주요 기능

  • 평가 지표 정의: 정확도, 관련성, 일관성 등 다양한 지표를 설정할 수 있습니다.
  • 테스트 데이터 관리: 데이터셋을 업로드하고 관리합니다.
  • 자동화된 평가: 파이프라인 실행 후 자동으로 평가를 수행합니다.
  • 결과 시각화: 평가 결과를 차트와 그래프로 확인합니다.
  • 반복적 개선: 평가 결과를 기반으로 파이프라인을 수정하고 재평가합니다.

사용 방법

  1. orq.ai 계정에 로그인하고 API 키를 설정합니다.
  2. 평가할 LLM 파이프라인을 정의합니다.
  3. 평가 지표와 테스트 데이터를 구성합니다.
  4. 스킬을 실행하여 평가를 수행합니다.
  5. 결과를 분석하고 파이프라인을 개선합니다.

지원 플랫폼

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • 기타 코딩 에이전트

참고

orq.ai 플랫폼에 대한 자세한 내용은 orq.ai 문서를 참조하세요.

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