llm-evaluation
✓自動化されたメトリクス、人間によるフィードバック、ベンチマークを使用して、LLM アプリケーションの包括的な評価戦略を実装します。 LLM のパフォーマンスをテストする場合、AI アプリケーションの品質を測定する場合、または評価フレームワークを確立する場合に使用します。
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.
自動化されたメトリクス、人間によるフィードバック、ベンチマークを使用して、LLM アプリケーションの包括的な評価戦略を実装します。 LLM のパフォーマンスをテストする場合、AI アプリケーションの品質を測定する場合、または評価フレームワークを確立する場合に使用します。 ソース: ovachiever/droid-tings。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill llm-evaluation- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
llm-evaluation とは？
自動化されたメトリクス、人間によるフィードバック、ベンチマークを使用して、LLM アプリケーションの包括的な評価戦略を実装します。 LLM のパフォーマンスをテストする場合、AI アプリケーションの品質を測定する場合、または評価フレームワークを確立する場合に使用します。 ソース: ovachiever/droid-tings。
llm-evaluation のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill llm-evaluation インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/ovachiever/droid-tings
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01