Eval Harness 技能
一个用于 Codex Agentic Code 会话的正式评估框架,实现了评估驱动开发 (EDD) 原则。
理念
评估驱动开发将评估视为 "AI 开发的单元测试":
- •在实现 之前 定义预期行为
- •在开发过程中持续运行评估
- •跟踪每次更改的回归情况
- •使用 pass@k 指标来衡量可靠性
评估类型
能力评估
测试 Codex 是否能完成之前无法完成的事情:
markdown
[能力评估:功能名称] 任务:描述 Codex 应完成的工作 成功标准: - [ ] 标准 1 - [ ] 标准 2 - [ ] 标准 标准 3 预期输出:对预期结果的描述
回归评估
确保更改不会破坏现有功能:
markdown
[回归评估:功能名称] 基线:SHA 或检查点名称 测试: - 现有测试-1:通过/失败 - 现有测试-2:通过/失败 - 现有测试-3:通过/失败 结果:X/Y 通过(之前为 Y/Y)
评分器类型
1. 基于代码的评分器
使用代码进行确定性检查:
bash
# Check if file contains expected pattern grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL" # Check if tests pass npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL" # Check if build succeeds npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL"
2. 基于模型的评分器
使用 Codex 来评估开放式输出:
markdown
[MODEL GRADER PROMPT] 评估以下代码变更: 1. 它是否解决了所述问题? 2. 它的结构是否良好? 3. 是否处理了边界情况? 4. 错误处理是否恰当? 评分:1-5 (1=差,5=优秀) 推理:[解释]
3. 人工评分器
标记为需要手动审查:
markdown
[HUMAN REVIEW REQUIRED] 变更:对更改内容的描述 原因:为何需要人工审核 风险等级:低/中/高
指标
pass@k
"k 次尝试中至少成功一次"
- •pass@1:首次尝试成功率
- •pass@3:3 次尝试内成功率
- •典型目标:pass@3 > 90%
pass^k
"所有 k 次试验都成功"
- •更高的可靠性门槛
- •pass^3:连续 3 次成功
- •用于关键路径
评估工作流程
1. 定义(编码前)
markdown
## 评估定义:功能-xyz ### 能力评估 1. 可以创建新用户账户 2. 可以验证电子邮件格式 3. 可以安全地哈希密码 ### 回归评估 1. 现有登录功能仍然有效 2. 会话管理未改变 3. 注销流程完整 ### 成功指标 - 能力评估的 pass@3 > 90% - 回归评估的 pass^3 = 100%
2. 实现
编写代码以通过已定义的评估。
3. 评估
bash
# Run capability evals [Run each capability eval, record PASS/FAIL] # Run regression evals npm test -- --testPathPattern="existing" # Generate report
4. 报告
markdown
评估报告:功能-xyz ======================== 能力评估: 创建用户: 通过(通过@1) 验证邮箱: 通过(通过@2) 哈希密码: 通过(通过@1) 总计: 3/3 通过 回归评估: 登录流程: 通过 会话管理: 通过 登出流程: 通过 总计: 3/3 通过 指标: 通过@1: 67% (2/3) 通过@3: 100% (3/3) 状态:准备就绪,待审核
集成模式
实施前
code
/eval define feature-name
在 .claude/evals/feature-name.md 处创建评估定义文件
实施过程中
code
/eval check feature-name
运行当前评估并报告状态
实施后
code
/eval report feature-name
生成完整的评估报告
评估存储
将评估存储在项目中:
code
.claude/
evals/
feature-xyz.md # Eval definition
feature-xyz.log # Eval run history
baseline.json # Regression baselines
最佳实践
- •在编码前定义评估 - 强制清晰地思考成功标准
- •频繁运行评估 - 及早发现回归问题
- •随时间跟踪 pass@k - 监控可靠性趋势
- •尽可能使用代码评分器 - 确定性 > 概率性
- •对安全性进行人工审查 - 永远不要完全自动化安全检查
- •保持评估快速 - 缓慢的评估不会被运行
- •评估与代码版本化 - 评估是一等工件
示例:添加身份验证
markdown
## EVAL:添加身份验证 ### 第 1 阶段:定义 (10 分钟) 能力评估: - [ ] 用户可以使用邮箱/密码注册 - [ ] 用户可以使用有效凭证登录 - [ ] 无效凭证被拒绝并显示适当的错误 - [ ] 会话在页面重新加载后保持 - [ ] 登出操作清除会话 回归评估: - [ ] 公共路由仍可访问 - [ ] API 响应未改变 - [ ] 数据库模式兼容 ### 第 2 阶段:实施 (时间不定) [编写代码] ### 第 3 阶段:评估 运行:/eval check add-authentication ### 第 4 阶段:报告 评估报告:添加身份验证 ============================== 能力:5/5 通过 (pass@3: 100%) 回归:3/3 通过 (pass^3: 100%) 状态:可以发布