·agentic-eval
</>

agentic-eval

Шаблоны и методы оценки и улучшения результатов работы агентов ИИ. Используйте этот навык, когда: - Внедрение циклов самокритики и размышлений. - Построение конвейеров оценщика-оптимизатора для генерации критически важных по качеству данных. - Создание рабочих процессов доработки кода на основе тестирования. - Разработка систем оценки на основе рубрик или LLM в качестве судьи. - Добавление итеративного улучшения результатов работы агента (код, отчеты, анализ). - Измерение и улучшение качества ответа агентов

7.1KУстановки·43Тренд·@github

Установка

$npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill agentic-eval

Как установить agentic-eval

Быстро установите AI-навык agentic-eval в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill agentic-eval
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: github/awesome-copilot.

Patterns for self-improvement through iterative evaluation and refinement.

Evaluation patterns enable agents to assess and improve their own outputs, moving beyond single-shot generation to iterative refinement loops.

Key insight: Use structured JSON output for reliable parsing of critique results.

Шаблоны и методы оценки и улучшения результатов работы агентов ИИ. Используйте этот навык, когда: - Внедрение циклов самокритики и размышлений. - Построение конвейеров оценщика-оптимизатора для генерации критически важных по качеству данных. - Создание рабочих процессов доработки кода на основе тестирования. - Разработка систем оценки на основе рубрик или LLM в качестве судьи. - Добавление итеративного улучшения результатов работы агента (код, отчеты, анализ). - Измерение и улучшение качества ответа агентов Источник: github/awesome-copilot.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill agentic-eval
Источник
github/awesome-copilot
Категория
</>Разработка
Проверено
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-10

Browse more skills from github/awesome-copilot

Короткие ответы

Что такое agentic-eval?

Шаблоны и методы оценки и улучшения результатов работы агентов ИИ. Используйте этот навык, когда: - Внедрение циклов самокритики и размышлений. - Построение конвейеров оценщика-оптимизатора для генерации критически важных по качеству данных. - Создание рабочих процессов доработки кода на основе тестирования. - Разработка систем оценки на основе рубрик или LLM в качестве судьи. - Добавление итеративного улучшения результатов работы агента (код, отчеты, анализ). - Измерение и улучшение качества ответа агентов Источник: github/awesome-copilot.

Как установить agentic-eval?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill agentic-eval После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

https://github.com/github/awesome-copilot

Детали

Категория
</>Разработка
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-01