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uzysjung/uzys-agent-harness

根据你的技术栈精选验证过的AI编码技能与插件——只安装你需要的,支持Claude Code、Codex、OpenCode和Antigravity。

uzys-agent-harness 是什么?

该技能(Skill)为AI编码助手(如Claude Code、Codex、OpenCode和Antigravity)提供了一套形式化评估框架,实现了评估驱动开发(Eval-Driven Development,EDD)原则。它允许开发者在使用AI进行编码之前,先定义清楚的成功标准(能力评估)和回归测试(回归评估),并在实施过程中持续运行这些评估,以衡量AI助手的可靠性(例如pass@k指标)。技能支持代码评分器(确定性检查)、模型评分器(利用AI评估开放结果)和人工评分器三种评估方式,确保评估的全面性和准确性。通过定义、实施、评估和报告四个阶段的标准化工作流程,开发团队可以将AI评估像单元测试一样纳入日常开发,从而有效追踪回归、监控AI性能趋势,并最终提高AI辅助编码的可靠性和可预测性。

兼容平台✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓OpenCode
npx skills add uzysjung/uzys-agent-harness

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文档

评估框架技能

一个正式的评估框架,用于Claude Code会话,实现评估驱动开发(EDD)原则。

何时激活

  • 为AI辅助工作流设置评估驱动开发(EDD)
  • 定义Claude Code任务完成的通过/失败标准
  • 使用pass@k指标衡量代理可靠性
  • 为提示或代理变更创建回归测试套件
  • 在不同模型版本间基准测试代理性能

理念

评估驱动开发将评估视为“AI开发的单元测试”:

  • 在实现之前定义期望行为
  • 在开发过程中持续运行评估
  • 每次变更追踪回归
  • 使用pass@k指标衡量可靠性

评估类型

能力评估

测试Claude是否能做以前做不到的事情:

[CAPABILITY EVAL: feature-name]
Task: Description of what Claude should accomplish
Success Criteria:
  - [ ] Criterion 1
  - [ ] Criterion 2
  - [ ] Criterion 3
Expected Output: Description of expected result

回归评估

确保变更不破坏现有功能:

[REGRESSION EVAL: feature-name]
Baseline: SHA or checkpoint name
Tests:
  - existing-test-1: PASS/FAIL
  - existing-test-2: PASS/FAIL
  - existing-test-3: PASS/FAIL
Result: X/Y passed (previously Y/Y)

评分器类型

1. 基于代码的评分器

使用代码进行确定性检查:

# 检查文件是否包含期望模式
grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL"

# 检查测试是否通过
npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL"

# 检查构建是否成功
npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL"

2. 基于模型的评分器

使用Claude评估开放结果:

[MODEL GRADER PROMPT]
Evaluate the following code change:
1. Does it solve the stated problem?
2. Is it well-structured?
3. Are edge cases handled?
4. Is error handling appropriate?

Score: 1-5 (1=poor, 5=excellent)
Reasoning: [explanation]

3. 人工评分器

标记需要人工审查:

[HUMAN REVIEW REQUIRED]
Change: Description of what changed
Reason: Why human review is needed
Risk Level: LOW/MEDIUM/HIGH

指标

pass@k

“在k次尝试中至少成功一次”

  • pass@1:首次尝试成功率
  • pass@3:3次内成功
  • 典型目标:pass@3 > 90%

pass^k

“全部k次尝试都成功”

  • 更高的可靠性门槛
  • pass^3:连续成功3次
  • 用于关键路径

评估工作流

1. 定义(编码前)

## EVAL DEFINITION: feature-xyz

### 能力评估
1. 能创建新用户账户
2. 能验证邮箱格式
3. 能安全地哈希密码

### 回归评估
1. 现有登录仍能正常使用
2. 会话管理不受影响
3. 登出流程完整

### 成功指标
- 能力评估的pass@3 > 90%
- 回归评估的pass^3 = 100%

2. 实施

编写代码以通过定义的评估。

3. 评估

# 运行能力评估
[运行每个能力评估,记录PASS/FAIL]

# 运行回归评估
npm test -- --testPathPattern="existing"

# 生成报告

4. 报告

EVAL REPORT: feature-xyz
========================

能力评估:
  create-user:     PASS (pass@1)
  validate-email:  PASS (pass@2)
  hash-password:   PASS (pass@1)
  总计:           3/3 通过

回归评估:
  login-flow:      PASS
  session-mgmt:    PASS
  logout-flow:     PASS
  总计:           3/3 通过

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

状态:准备审查

集成模式

实施前

/eval define feature-name

在 .claude/evals/feature-name.md 创建评估定义文件

实施中

/eval check feature-name

运行当前评估并报告状态

实施后

/eval report feature-name

生成完整的评估报告

评估存储

将评估存储在项目中:

.claude/
  evals/
    feature-xyz.md      # Eval definition
    feature-xyz.log     # Eval run history
    baseline.json       # Regression baselines

最佳实践

  1. 在编码前定义评估 - 强制清晰思考成功标准
  2. 频繁运行评估 - 尽早捕获回归
  3. 追踪pass@k随时间变化 - 监控可靠性趋势
  4. 尽可能使用代码评分器 - 确定性优于概率性
  5. 安全相关需人工审查 - 永远不要完全自动化安全检查
  6. 保持评估快速 - 慢评估不会被执行
  7. 将评估与代码版本化 - 评估是一等制品

示例:添加身份验证

## EVAL: add-authentication

### 阶段1:定义(10分钟)
能力评估:
- [ ] 用户可以使用邮箱/密码注册
- [ ] 用户可以使用有效凭据登录
- [ ] 无效凭据被拒绝并返回正确错误
- [ ] 会话在页面刷新后持续存在
- [ ] 登出清除会话

回归评估:
- [ ] 公共路由仍然可访问
- [ ] API响应未改变
- [ ] 数据库模式兼容

### 阶段2:实施(时间不定)
[编写代码]

### 阶段3:评估
运行:/eval check add-authentication

### 阶段4:报告
EVAL REPORT: add-authentication
==============================
能力: 5/5 通过 (pass@3: 100%)
回归: 3/3 通过 (pass^3: 100%)
状态: 可以发布

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