Communitygithub.com

uzysjung/uzys-agent-harness

기술 스택에 맞게 검증된 AI 코딩 스킬 및 플러그인을 선별하여 Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity에서 필요한 것만 설치할 수 있도록 합니다.

uzys-agent-harness란 무엇인가요?

이 스킬은 Claude Code 세션을 위한 공식 평가 프레임워크로, Eval 중심 개발(EDD) 원칙을 구현합니다. eval-driven development(EDD)는 평가를 AI 개발의 '단위 테스트'처럼 취급하여 구현 전에 예상 동작을 정의하고, 개발 과정에서 지속적으로 평가하며, 변경 사항에 따른 회귀를 추적하고, pass@k 메트릭을 통해 신뢰성을 측정합니다. 이 스킬은 기능 평가, 회귀 평가, 코드 기반 평가, 모델 기반 평가, 사람 평가 등 다양한 평가 유형을 지원하며, Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. 사용자는 평가를 정의하고, 구현하며, 평가하고, 보고하는 체계적인 워크플로를 통해 AI 에이전트의 성능을 정량적으로 측정하고 개선할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓OpenCode
npx skills add uzysjung/uzys-agent-harness

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

Eval Harness 스킬

Claude Code 세션을 위한 공식 평가 프레임워크로, Eval 중심 개발(EDD) 원칙을 구현합니다.

활성화 시점

  • AI 지원 워크플로에 Eval 중심 개발(EDD) 설정
  • Claude Code 작업 완료의 통과/실패 기준 정의
  • pass@k 메트릭으로 에이전트 신뢰성 측정
  • 프롬프트 또는 에이전트 변경에 대한 회귀 테스트 스위트 생성
  • 모델 버전 간 에이전트 성능 벤치마킹

철학

Eval 중심 개발은 평가를 "AI 개발의 단위 테스트"로 취급합니다:

  • 구현 전에 예상 동작 정의
  • 개발 중 지속적으로 평가 실행
  • 각 변경 사항에 대한 회귀 추적
  • 신뢰성 측정을 위해 pass@k 메트릭 사용

평가 유형

기능 평가

Claude가 이전에는 할 수 없었던 작업을 수행할 수 있는지 테스트:

[기능 평가: feature-name]
작업: Claude가 수행해야 할 작업 설명
성공 기준:
  - [ ] 기준 1
  - [ ] 기준 2
  - [ ] 기준 3
예상 출력: 예상 결과 설명

회귀 평가

변경 사항이 기존 기능을 망가뜨리지 않는지 확인:

[회귀 평가: feature-name]
기준: SHA 또는 체크포인트 이름
테스트:
  - 기존-테스트-1: 통과/실패
  - 기존-테스트-2: 통과/실패
  - 기존-테스트-3: 통과/실패
결과: X/Y 통과 (이전 Y/Y)

평가자 유형

1. 코드 기반 평가자

코드를 사용한 결정론적 검사:

# 파일에 예상 패턴이 포함되어 있는지 확인
grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "통과" || echo "실패"

# 테스트 통과 여부 확인
npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "통과" || echo "실패"

# 빌드 성공 여부 확인
npm run build && echo "통과" || echo "실패"

2. 모델 기반 평가자

Claude를 사용하여 개방형 출력 평가:

[모델 평가자 프롬프트]
다음 코드 변경을 평가하세요:
1. 명시된 문제를 해결합니까?
2. 잘 구조화되었습니까?
3. 엣지 케이스가 처리되었습니까?
4. 오류 처리가 적절합니까?

점수: 1-5 (1=나쁨, 5=우수)
근거: [설명]

3. 사람 평가자

수동 검토 플래그 지정:

[사람 검토 필요]
변경: 변경된 내용 설명
이유: 사람 검토가 필요한 이유
위험 수준: 낮음/중간/높음

메트릭

pass@k

"k번 시도 중 최소 1번 성공"

  • pass@1: 첫 번째 시도 성공률
  • pass@3: 3번 시도 내 성공
  • 일반적인 목표: pass@3 > 90%

pass^k

"k번 시도 모두 성공"

  • 신뢰성에 대한 더 높은 기준
  • pass^3: 3회 연속 성공
  • 중요 경로에 사용

평가 워크플로

1. 정의 (코딩 전)

## 평가 정의: feature-xyz

### 기능 평가
1. 새 사용자 계정 생성 가능
2. 이메일 형식 검증 가능
3. 비밀번호를 안전하게 해시 가능

### 회귀 평가
1. 기존 로그인 여전히 작동
2. 세션 관리 변경 사항 없음
3. 로그아웃 흐름 손상되지 않음

### 성공 메트릭
- 기능 평가에 대해 pass@3 > 90%
- 회귀 평가에 대해 pass^3 = 100%

2. 구현

정의된 평가를 통과하는 코드 작성.

3. 평가

# 기능 평가 실행
[각 기능 평가 실행, 통과/실패 기록]

# 회귀 평가 실행
npm test -- --testPathPattern="existing"

# 보고서 생성

4. 보고

평가 보고서: feature-xyz
========================

기능 평가:
  create-user:     통과 (pass@1)
  validate-email:  통과 (pass@2)
  hash-password:   통과 (pass@1)
  전체:            3/3 통과

회귀 평가:
  login-flow:      통과
  session-mgmt:    통과
  logout-flow:     통과
  전체:            3/3 통과

메트릭:
  pass@1: 67% (2/3)
  pass@3: 100% (3/3)

상태: 검토 준비 완료

통합 패턴

구현 전

/eval define feature-name

.claude/evals/feature-name.md에 평가 정의 파일 생성

구현 중

/eval check feature-name

현재 평가 실행 및 상태 보고

구현 후

/eval report feature-name

전체 평가 보고서 생성

평가 저장소

프로젝트에 평가 저장:

.claude/
  evals/
    feature-xyz.md      # 평가 정의
    feature-xyz.log     # 평가 실행 기록
    baseline.json       # 회귀 기준

모범 사례

  1. 코딩 전에 평가 정의 - 성공 기준에 대한 명확한 사고 강제
  2. 자주 평가 실행 - 조기에 회귀 발견
  3. pass@k 추적 - 신뢰성 추세 모니터링
  4. 가능하면 코드 평가자 사용 - 결정론적 > 확률론적
  5. 보안에 대해서는 사람 검토 - 보안 검사를 완전히 자동화하지 않음
  6. 평가를 빠르게 유지 - 느린 평가는 실행되지 않음
  7. 코드와 함께 평가 버전 관리 - 평가는 일급 아티팩트

예시: 인증 추가

## 평가: 인증-추가

### 1단계: 정의 (10분)
기능 평가:
- [ ] 사용자가 이메일/비밀번호로 등록 가능
- [ ] 사용자가 유효한 자격 증명으로 로그인 가능
- [ ] 잘못된 자격 증명은 적절한 오류와 함께 거부됨
- [ ] 페이지 새로고침 시 세션 유지
- [ ] 로그아웃 시 세션 삭제

회귀 평가:
- [ ] 공개 경로 여전히 접근 가능
- [ ] API 응답 변경 사항 없음
- [ ] 데이터베이스 스키마 호환 가능

### 2단계: 구현 (상이)
[코드 작성]

### 3단계: 평가
실행: /eval check 인증-추가

### 4단계: 보고
평가 보고서: 인증-추가
==============================
기능: 5/5 통과 (pass@3: 100%)
회귀: 3/3 통과 (pass^3: 100%)
상태: 출시 준비 완료

관련 스킬