什麼是 generate-synthetic-data?
使用基於維度的元組產生為 LLM 管道評估建立多樣化的綜合測試輸入。在引導評估資料集、真實使用者資料稀疏或對特定故障假設進行壓力測試時使用。當您已經擁有 100 多個代表性真實追蹤(改為使用分層採樣)或任務正在收集生產日誌時,請勿使用。 來源:hamelsmu/evals-skills。
使用基於維度的元組產生為 LLM 管道評估建立多樣化的綜合測試輸入。在引導評估資料集、真實使用者資料稀疏或對特定故障假設進行壓力測試時使用。當您已經擁有 100 多個代表性真實追蹤(改為使用分層採樣)或任務正在收集生產日誌時,請勿使用。
透過命令列快速安裝 generate-synthetic-data AI 技能到你的開發環境
來源:hamelsmu/evals-skills。
Generate diverse, realistic test inputs that cover the failure space of an LLM pipeline.
Before generating synthetic data, identify where the pipeline is likely to fail. Ask the user about known failure-prone areas, review existing user feedback, or form hypotheses from available traces. Dimensions (Step 1) must target anticipated failures, not arbitrary variation.
Dimensions are axes of variation specific to your application. Choose dimensions based on where you expect failures.
使用基於維度的元組產生為 LLM 管道評估建立多樣化的綜合測試輸入。在引導評估資料集、真實使用者資料稀疏或對特定故障假設進行壓力測試時使用。當您已經擁有 100 多個代表性真實追蹤(改為使用分層採樣)或任務正在收集生產日誌時,請勿使用。 來源:hamelsmu/evals-skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/hamelsmu/evals-skills --skill generate-synthetic-data使用基於維度的元組產生為 LLM 管道評估建立多樣化的綜合測試輸入。在引導評估資料集、真實使用者資料稀疏或對特定故障假設進行壓力測試時使用。當您已經擁有 100 多個代表性真實追蹤(改為使用分層採樣)或任務正在收集生產日誌時,請勿使用。 來源:hamelsmu/evals-skills。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/hamelsmu/evals-skills --skill generate-synthetic-data 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/hamelsmu/evals-skills