bedrock-agentcore-evaluations
Über
Diese Fähigkeit bietet metrikbasiertes Testen und Monitoring für KI-Agenten mit 13 integrierten Evaluatoren und benutzerdefinierten LLM-as-Judge-Mustern. Sie ermöglicht Entwicklern, das Agentenverhalten vor der Bereitstellung zu validieren und die Produktionsqualität kontinuierlich zu überwachen. Nutzen Sie sie für Pre-Production-Tests, die Einrichtung von Warnmeldungen und um sicherzustellen, dass Agenten Qualitätsstandards erfüllen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/bedrock-agentcore-evaluationsKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the bedrock-agentcore-evaluations skill?
bedrock-agentcore-evaluations is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform bedrock-agentcore-evaluations-related tasks without extra prompting.
How do I install bedrock-agentcore-evaluations?
Use the install commands on this page: add bedrock-agentcore-evaluations to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does bedrock-agentcore-evaluations belong to?
bedrock-agentcore-evaluations is in the Testing category, tagged ai, testing and design.
Is bedrock-agentcore-evaluations free to use?
Yes. bedrock-agentcore-evaluations is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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Diese Claude Skill führt den lm-evaluation-harness aus, um LLMs über 60+ standardisierte akademische Aufgaben wie MMLU und GSM8K zu benchmarken. Sie wurde für Entwickler entwickelt, um Modellqualität zu vergleichen, Trainingsfortschritt zu verfolgen oder akademische Ergebnisse zu berichten. Das Tool unterstützt verschiedene Backends, einschließlich HuggingFace- und vLLM-Modelle.
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