llm-evaluation
✓Implemente estrategias de evaluación integrales para aplicaciones LLM utilizando métricas automatizadas, comentarios humanos y evaluaciones comparativas. Úselo al probar el desempeño de LLM, medir la calidad de las aplicaciones de IA o establecer marcos de evaluación.
Instalación
SKILL.md
Master comprehensive evaluation strategies for LLM applications, from automated metrics to human evaluation and A/B testing.
Automated Metrics Fast, repeatable, scalable evaluation using computed scores.
Human Evaluation Manual assessment for quality aspects difficult to automate.
Implemente estrategias de evaluación integrales para aplicaciones LLM utilizando métricas automatizadas, comentarios humanos y evaluaciones comparativas. Úselo al probar el desempeño de LLM, medir la calidad de las aplicaciones de IA o establecer marcos de evaluación. Fuente: rmyndharis/antigravity-skills.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill llm-evaluation- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es llm-evaluation?
Implemente estrategias de evaluación integrales para aplicaciones LLM utilizando métricas automatizadas, comentarios humanos y evaluaciones comparativas. Úselo al probar el desempeño de LLM, medir la calidad de las aplicaciones de IA o establecer marcos de evaluación. Fuente: rmyndharis/antigravity-skills.
¿Cómo instalo llm-evaluation?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill llm-evaluation Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01