Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Testowanie

agent-eval

/agent-eval

Porównuje agentów kodujących (Claude Code, Aider, Codex) na własnych zadaniach według wskaźnika zaliczeń, kosztu, czasu i spójności.

Repozytorium
ECC ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
20.10.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
1
Skrypty
0
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
1
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 20.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co robi i kiedy

Porównuje agentów kodujących (Claude Code, Aider, Codex) na własnych zadaniach według wskaźnika zaliczeń, kosztu, czasu i spójności.

Oryginalny opis (EN)

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

Jak działa

  1. When to Activate
  2. Installation
  3. Core Concepts
  4. Workflow
  5. Judge Types
  6. Best Practices
  7. Links
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 140 linii, 565 słów
Podgląd SKILL.md
---
name: agent-eval
description: Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.
license: MIT
metadata:
  origin: ECC
tools: Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob
---

# Agent Eval Skill

A lightweight CLI tool for comparing coding agents head-to-head on reproducible tasks. Every "which coding agent is best?" comparison runs on vibes — this tool systematizes it.

## When to Activate

- Comparing coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on your own codebase
- Measuring agent performance before adopting a new tool or model
- Running regression checks when an agent updates its model or tooling
- Producing data-backed agent selection decisions for a team

## Installation

> **Note:** Install agent-eval from its repository after reviewing the source.

## Core Concepts

### YAML Task Definitions

Define tasks declaratively. Each task specifies what to do, which files to touch, and how to judge success:

```yaml
name: add-retry-logic
description: Add exponential backoff retry to the HTTP client
repo: ./my-project
files:
  - src/http_client.py
prompt: |
  Add retry logic with exponential backoff to all HTTP requests.
  Max 3 retries. Initial delay 1s, max delay 30s.
judge:
  - type: pytest
    command: pytest tests/test_http_client.py -v
  - type: grep
    pattern: "exponential_backoff|retry"
    files: src/http_client.py
commit: "abc1234"  # pin to specific commit for reproducibility
```

### Git Worktree Isolation

Each agent run gets its own git worktree — no Docker required. This provides reproducibility isolation so agents cannot interfere with each other or corrupt the base repo.

### Metrics Collected

| Metric | What It Measures |
|--------|-----------------|
| Pass rate | Did the agent produce code that passes the judge? |
| Cost | API spend per task (when available) |
| Time | Wall-clock seconds to completion |
| Consistency | Pass rate across repeated runs (e.g., 3/3 = 100%) |

## Workflow

### 1. Define Tasks

Create a `tasks/` directory with YAML files, one per task:

```bash
mkdir tasks
# Write task definitions (see template above)
```

### 2. Run Agents

Execute agents against your tasks:

```bash
agent-eval run --task tasks/add-retry-logic.yaml --agent claude-code --agent aider --runs 3
```

Each run:
1. Creates a fresh git worktree from the specified commit
2. Hands the prompt to the agent
3. Runs the judge criteria
4. Records pass/fail, cost, and time

### 3. Compare Results

Generate a comparison report:

```bash
agent-eval report --format table
```

```
Task: add-retry-logic (3 runs each)
┌──────────────┬───────────┬────────┬────────┬─────────────┐
│ Agent        │ Pass Rate │ Cost   │ Time   │ Consistency │
├──────────────┼───────────┼────────┼────────┼─────────────┤
│ claude-code  │ 3/3       │ $0.12  │ 45s    │ 100%        │
│ aider        │ 2/3       │ $0.08  │ 38s    │  67%        │
└──────────────┴───────────┴────────┴────────┴─────────────┘
```

## Judge Types

### Code-Based (deterministic)

```yaml
judge:
  - type: pytest
    command: pytest tests/ -v
  - type: command
    command: npm run build
```

### Pattern-Based

```yaml
judge:
  - type: grep
    pattern: "class.*Retry"
    files: src/**/*.py
```

### Model-Based (LLM-as-judge)

```yaml
judge:
  - type: llm
    prompt: |
      Does this implementation correctly handle exponential backoff?
      Check for: max retries, increasing delays, jitter.
```

## Best Practices

- **Start with 3-5 tasks** that represent your real workload, not toy examples
- **Run at least 3 trials** per agent to capture variance — agents are non-deterministic
- **Pin the commit** in your task YAML so results are reproducible across days/weeks
- **Include at least one deterministic judge** (tests, build) per task — LLM judges add noise
- **Track cost alongside pass rate** — a 95% agent at 10x the cost may not be the right choice
- **Version your task definitions** — they are test fixtures, treat them as code

## Links

- Repository: [github.com/joaquinhuigomez/agent-eval](https://github.com/joaquinhuigomez/agent-eval)

Wersje

RepozytoriumWynikLicencja
Ta strona · affaan-m/ECC100MIT
ericrisco/rsc-harness100MIT
colbymchenry/codegraph100MIT
EthanYoQ/Skill-hub100MIT
bdfinst/agentic-dev-team95MIT

Identyczna treść występuje jeszcze w 4 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.

Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 1e1c81e9ec2f (skrót SHA-256 całej paczki)

Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking

Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.

Podobne skille

  • 100agenttrace-session-audit
    Audytuje lokalne sesje agentów kodujących (Claude Code, Codex CLI, Qwen Code, Cline, Aider, Cursor, OpenCode i inne) pod kątem kosztu, tokenów, błędów narzędzi, opóźnień, anomalii i bramek CI za pomocą agenttrace.
  • 100bootstrap-system-md
    Analizuje bazę kodu i generuje pierwszy plik SYSTEM.md, wspólny dla agentów kodujących (Claude Code, Codex, Cursor, Aider, Gemini CLI), albo uaktualnia istniejący do bieżącego kontraktu.
  • 100coding-agent
    Uruchamia Codex CLI, Claude Code i inne agenty kodujące jako procesy w tle, aby delegować zadania, tworzyć subagenty i orkiestrować wiele agentów na osobnych zadaniach.
  • 90setup-agent-md
    Tworzy jeden wspólny plik instrukcji dla agentów kodujących w repozytorium, gdy brakuje AGENTS.md lub CLAUDE.md.
  • 90external-agent-onboarding
    Wprowadza agenta kodującego spoza Claude Code, np. Copilot CLI lub Codex, do repozytorium przez AGENTS.md i konfigurację.
  • 100custom-agent
    Tworzy, weryfikuje i ulepsza pliki własnych agentów Claude Code.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.