llm-testing
✓LLM ベースのアプリケーションのテスト パターン。 AI/ML 統合のテスト、LLM 応答のモック化、非同期タイムアウトのテスト、または LLM からの構造化出力の検証時に使用します。
SKILL.md
Test AI applications with deterministic patterns using DeepEval and RAGAS.
| Answer Relevancy | ≥ 0.7 | Response addresses question | | Faithfulness | ≥ 0.8 | Output matches context | | Hallucination | ≤ 0.3 | No fabricated facts | | Context Precision | ≥ 0.7 | Retrieved contexts relevant |
| Mock vs VCR | VCR for integration, mock for unit | | Timeout | Always test with < 1s timeout | | Schema validation | Test both valid and invalid | | Edge cases | Test all null/empty paths | | Quality metrics | Use multiple dimensions (3-5) |
LLM ベースのアプリケーションのテスト パターン。 AI/ML 統合のテスト、LLM 応答のモック化、非同期タイムアウトのテスト、または LLM からの構造化出力の検証時に使用します。 ソース: yonatangross/orchestkit。
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/yonatangross/orchestkit --skill llm-testing- 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-testing とは？
LLM ベースのアプリケーションのテスト パターン。 AI/ML 統合のテスト、LLM 応答のモック化、非同期タイムアウトのテスト、または LLM からの構造化出力の検証時に使用します。 ソース: yonatangross/orchestkit。
llm-testing 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/yonatangross/orchestkit --skill llm-testing 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/yonatangross/orchestkit
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01