AjaneeI/agent-skills

Auditar se um avaliador de benchmark mede o comportamento pretendido em vez de rótulos superficiais ou respostas vazadas. Use antes de congelar avaliações, aceitar comparações de modelos ou interpretar alegações de sucesso de tarefas.

O que é agent-skills?

Esta skill capacita agentes de IA a realizarem uma auditoria de validade de avaliadores (evaluators) usados em benchmarks. Ela é crucial para evitar que métricas de avaliação meçam superficialmente rótulos ou informações vazadas, em vez do comportamento real que se deseja avaliar, como corretude de resposta, fundamentação em evidências ou ações corretas de ferramentas. A skill define um procedimento rigoroso de 8 etapas, que inclui nomear o construto sendo medido, mapear casos de teste, implementar controles positivos e negativos, verificar a origem das observações, classificar defeitos e propor mudanças versionadas. Ela é útil para engenheiros e pesquisadores que precisam garantir a validade de seus benchmarks antes de tomar decisões baseadas neles. As plataformas suportadas incluem agentes como Claude Code, Cursor e Codex, que podem executar o procedimento de auditoria proposto. O resultado final é uma matriz de casos auditados e limitações reportadas, permitindo congelar a avaliação apenas quando a validade for estabelecida.

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

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Documentação

Auditoria de Validade do Avaliador

Escopo

Use em avaliadores determinísticos ou assistidos por modelo onde defeitos de avaliação podem fazer respostas incorretas parecerem corretas ou alternativas legítimas falharem.

Procedimento

  1. Nomeie o construto sendo medido: corretude de resposta, fundamentação em evidências, ação de ferramenta necessária, limite de autoridade, escopo populacional, etc. Separe essas dimensões.
  2. Mapeie cada tarefa para soluções de referência, suposições de entrada, lógica do avaliador, comportamentos alternativos aceitos e códigos de falha explícitos.
  3. Teste controles positivos (genuinamente corretos), controles negativos (valores errados, evidências ausentes, resultados de ferramentas falsificados, ações não permitidas) e alternativas válidas (SQL equivalente, caminhos de evidência ou disposições de raciocínio).
  4. Verifique se os campos de observação são derivados de evidências reais de tempo de execução, e não de rótulos escritos pelo modelo ou metadados de resultados não confiáveis.
  5. Execute controles sem expor instâncias retidas ao agente de desenvolvimento. Preserve contraexemplos e suas evidências originais.
  6. Classifique os defeitos como falsa aceitação, falsa rejeição, contrato de tarefa ambíguo ou alternativa válida mas não suportada. Distinga defeitos do avaliador de falhas do modelo ou de tempo de execução.
  7. Proponha mudanças versionadas com deltas comportamentais esperados; não ajuste silenciosamente o avaliador após ver resultados confirmatórios.
  8. Congele apenas quando a porta de validade declarada for aprovada, ou relate explicitamente as limitações pendentes e retire alegações.

Saída

Uma matriz de casos auditados mostrando casos de referência, adversariais e alternativos, códigos de razão esperados vs. observados e defeitos não resolvidos.

Condições de parada

Pause a interpretação confirmatória para defeitos não resolvidos que alterem materialmente a taxa de sucesso medida. Testes passando sozinhos não estabelecem validade se contraexemplos importantes estiverem faltando.

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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