llm-evaluation-registry 是做什么的?
LLM 评估注册表是一个后端驱动的 AI 工作流质量层。它跟踪提示词、模型、可复用的测试用例、评估运行、验证结果、回归和人工审核笔记,使 AI 行为可度量而非猜测。
LLM 评估注册表是一个后端驱动的 AI 工作流质量层。它跟踪提示词、模型、可复用的测试用例、评估运行、验证结果、回归和人工审核笔记,使 AI 行为可度量而非猜测。
LLM 评估注册表是一个后端驱动的质量层,专为 AI 工作流设计。它通过系统化地记录和管理所有与 LLM 评估相关的元数据——包括提示词、模型配置、可复用的测试用例、评估运行日志、验证结果、回归检测记录以及人工审核笔记,为 AI 代理用户和开发者提供一种可度量的方式来评估和改进 AI 行为,替代了主观猜测。该工具深度集成在开发工作流中,支持主流 AI 代理平台(如 Claude Code、Cursor、Codex 等),通过标准化的 API 或 CLI 接口进行操作。它的核心价值在于帮助团队跟踪 AI 行为的变化趋势,快速识别回归问题,并为人工审核提供结构化的上下文,从而确保 AI 输出的一致性和可靠性。
npx skills add iamalimaybe/llm-evaluation-registryInstalled? Explore more 生产力与协作 skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →
LLM 评估注册表是一个后端驱动的 AI 工作流质量层。它跟踪提示词、模型、可复用的测试用例、评估运行、验证结果、回归和人工审核笔记,使 AI 行为可度量而非猜测。
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.