评测框架（Eval Harness）技能（Skill）

一个用于 Claude Code 会话的正规评测框架（Evaluation Framework），旨在落实评测驱动开发（Eval-Driven Development, EDD）原则。

何时激活

• 为 AI 辅助工作流设置评测驱动开发（EDD）
• 为 Claude Code 任务的完成情况定义通过/失败标准
• 使用 pass@k 指标衡量智能体（Agent）的可靠性
• 为提示词（Prompt）或智能体（Agent）的变更创建回归测试套件
• 跨模型版本对智能体（Agent）性能进行基准测试

核心理念

评测驱动开发（Eval-Driven Development）将评测（Eval）视为“AI 开发中的单元测试”：

• 在实现之前定义预期行为
• 在开发过程中持续运行评测（Evals）
• 跟踪每次变更带来的回归（Regressions）
• 使用 pass@k 指标进行可靠性度量

评测类型

能力评测（Capability Evals）

测试 Claude 是否能够完成其之前无法完成的任务：

[CAPABILITY EVAL: feature-name]
Task: 描述 Claude 应该完成的任务
Success Criteria:
  - [ ] 准则 1
  - [ ] 准则 2
  - [ ] 准则 3
Expected Output: 预期结果的描述

回归评测（Regression Evals）

确保变更不会破坏现有功能：

[REGRESSION EVAL: feature-name]
Baseline: SHA 或检查点（checkpoint）名称
Tests:
  - existing-test-1: PASS/FAIL
  - existing-test-2: PASS/FAIL
  - existing-test-3: PASS/FAIL
Result: X/Y 通过 (之前为 Y/Y)

评分器（Grader）类型

1. 基于代码的评分器（Code-Based Grader）

使用代码进行确定性检查：

# 检查文件是否包含预期模式
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（Model-Based Grader）

使用 Claude 对开放式输出进行评估：

[MODEL GRADER PROMPT]
评估以下代码变更：
1. 它是否解决了所述问题？
2. 结构是否良好？
3. 是否处理了边缘情况？
4. 错误处理是否恰当？

Score: 1-5 (1=差, 5=优秀)
Reasoning: [解释]

3. 人工评分器（Human Grader）

标记以供人工复核：

[HUMAN REVIEW REQUIRED]
Change: 变更内容描述
Reason: 为何需要人工复核
Risk Level: LOW/MEDIUM/HIGH

指标（Metrics）

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 次尝试内的成功率
• 典型目标：pass@3 > 90%

pass^k

“所有 k 次试验均成功”

• 更高的可靠性门槛
• pass^3: 连续 3 次成功
• 用于关键路径（Critical Paths）

评测工作流（Eval Workflow）

1. 定义（编码前）

## EVAL DEFINITION: feature-xyz

### 能力评测（Capability Evals）
1. 能够创建新用户账号
2. 能够验证邮箱格式
3. 能够安全地哈希密码

### 回归评测（Regression Evals）
1. 现有登录功能仍然正常
2. 会话管理未改变
3. 注销流程完好无损