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AjaneeI/agent-skills

審查基準評分器是否衡量預期的行為,而非表面的標籤或外洩的答案。在凍結評估、接受模型比較或解釋任務成功的主張之前使用。

agent-skills 是什麼?

此技能提供一個嚴謹的審計程序,用於驗證評估基準的評分器是否真正衡量其預期的行為構念(例如答案正確性、證據基礎、工具動作),而不是依賴表面標籤或外洩的答案。它透過設計正向控制、負向控制和有效替代方案來測試評分器,並要求根據實際運行時證據推導觀察結果,而非模型生成的標籤。輸出是一份審計案例矩陣,記錄參考案例、對抗案例和替代案例,以及預期與實際的原因代碼。此技能對於在凍結評估、接受模型比較或解釋任務成功主張之前確保評分器效度至關重要,支援像 Claude Code 或 Cursor 這樣的 AI 代理平台。

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

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說明文件

評估者效度審計

範圍

用於確定性或模型輔助的評分器,當評分缺陷可能使不正確的答案看起來正確,或使合法的替代方案失敗時。

程序

  1. 命名被衡量的構念:答案正確性、證據基礎、所需的工具動作、權限邊界、人口範圍等。將這些維度分開。
  2. 將每個任務對應到參考解答、輸入假設、評分器邏輯、可接受的替代行為以及明確的失敗代碼。
  3. 測試正向控制(真正正確的)、負向控制(錯誤的值、遺失的證據、偽造的工具結果、不允許的動作)以及有效的替代方案(等效的 SQL、證據路徑或推理傾向)。
  4. 驗證觀察欄位是從實際運行時證據推導出來的,而非模型生成的標籤或不可信的結果元數據。
  5. 在不將保留實例暴露給開發代理的情況下運行控制。保留反例及其原始證據。
  6. 將缺陷分類為錯誤接受、錯誤拒絕、模糊的任務合約或不支援但有效的替代方案。區分評分器缺陷與模型或運行時故障。
  7. 提出版本化更改並附上預期的行為差異;不要在看到確認性結果後默默地調整評分器。
  8. 僅在聲明的效度門檻通過時凍結,或明確報告未解決的限制並保留主張。

輸出

一份審計案例矩陣,顯示參考案例、對抗案例和替代案例,預期與觀察到的原因代碼,以及未解決的缺陷。

停止條件

對於未解決的、會實質改變衡量成功的缺陷,暫停確認性解釋。如果重要的反例缺失,僅通過測試並不能建立效度。

Individual skills in this repo

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

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