agent-eval
/agent-eval
Porównuje agentów kodujących (Claude Code, Aider, Codex) na własnych zadaniach według wskaźnika zaliczeń, kosztu, czasu i spójności.
- Autor
- affaan-m ↗
- Repozytorium
- ECC ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 20.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 1
- Skrypty
- 0
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 1
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 20.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
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
- When to Activate
- Installation
- Core Concepts
- Workflow
- Judge Types
- Best Practices
- Links
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
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · affaan-m/ECC | 100 | MIT |
| ericrisco/rsc-harness | 100 | MIT |
| colbymchenry/codegraph | 100 | MIT |
| EthanYoQ/Skill-hub | 100 | MIT |
| bdfinst/agentic-dev-team | 95 | MIT |
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.