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Hamel's Blog(Hamel Husain 个人博客) · Hamel Husain · Shreya Shankar

Evals Skills for Coding Agents

Evals Skills for Coding Agents是Hamel's Blog(Hamel Husain 个人博客)的免费开源项目(en)。前置条件:建议先了解产品级 AI 评测的基本概念(如抽样看数据、失败模式归类、LLM-as-Judge),网页为此链接了作者自己的 AI Evals FAQ 作为补充。

掌握一套面向 AI 产品评测的 agent 技能,能审计已有评测流水线、发现并归类失败模式、用 LLM 判官与人工标注校准评测。

打开官方课程
难度
见前置条件
类型
项目 · 开源项目
语言
en
规模
2 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

使用限制

获取说明与安装命令无需账号;运行技能需要一个支持 skills 的 coding agent 与 Node.js,练习还建议准备自己的评测流水线或 trace 数据。

练习与作业
自己的评测流水线与 trace 数据(eval-audit、error-discovery 需要)
内容提示
原站推广:页面顶部横幅为作者付费课程招生推广(“Join 5,000+ engineers & PMs in mastering AI Evals, Enroll by Oct 24 25% off”,链接至 maven.com 课程报名页),正文同时完整给出免费技能说明与安装命令,并提到作者的 AI Evals c…
  1. 选择学习环境

    按你的电脑系统准备;提示词在你自己的电脑上使用。

    本机动手

    先读正文理解产品级评测的常见误区与各技能分工,再安装技能包,让 agent 从 evals-start 开始跑。

    需要一个支持 skills 的 coding agent 环境与 Node.js(用于 npx 安装),并准备自己的评测流水线或 trace 数据。

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    运行费用:实践可能产生费用,网页未说明费用;实际练习需把技能用在自有评测流水线与 trace 上,若涉及调用 LLM 判官或云服务可能产生费用。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证
    请帮我把「Evals Skills for Coding Agents」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://hamel.dev/blog/posts/evals-skills/
    我的系统:macOS。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:macOS:本机动手。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:在真实的评测流水线或 trace 上依次使用 eval-audit、error-discovery 等技能,并把结果整理成可执行的改进项;若使用 LLM 判官,注意标注数据划分与人工校验。
    课节(官方顺序):
    1. Evals Skills for Coding Agents(含安装命令与提示词):https://hamel.dev/blog/posts/evals-skills/
    2. evals-skills 技能仓库:https://github.com/ai-evals-course/evals-skills
    
    1. 环境
    - 支持 skills 的 coding agent
    - Node.js / npx
    - 自己的评测流水线或 trace 数据
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程页面:只记录链接 https://hamel.dev/blog/posts/evals-skills/
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    evals-skills-for-coding-agents/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.sh     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        ├── 01-01-evals-skills-for-coding-agents/
        └── 02-02-evals-skills/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.sh,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 在课程根目录运行;每项检查独立执行,进入子目录不能影响下一项。使用当前系统的终端运行。
      - 在终端运行 npx skills add https://github.com/ai-evals-course/evals-skills  → 安装过程完成且无报错,终端提示技能已添加。
      - 在 coding agent 中执行正文提示词  → agent 明确说明运行 evals-start 并列出它选中的技能。
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    evals-skills-for-coding-agents/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.sh     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        ├── 01-01-evals-skills-for-coding-agents/
        └── 02-02-evals-skills/
准备好了,开始学习

常见问题

免费吗?

免费:正文直接给出技能清单、安装命令与使用提示词,技能托管在公开 GitHub 仓库 ai-evals-course/evals-skills;页首的付费课程推广不属于本资源本身。实践可能产生费用:网页未说明费用;实际练习需把技能用在自有评测流水线与 trace 上,若涉及调用 LLM 判官或云服务可能产生费用。

需要什么基础?

建议先了解产品级 AI 评测的基本概念(如抽样看数据、失败模式归类、LLM-as-Judge),网页为此链接了作者自己的 AI Evals FAQ 作为补充。软件、账号与硬件:需要一个支持 skills 的 coding agent 环境与 Node.js(用于 npx 安装),并准备自己的评测流水线或 trace 数据。

有中文吗?

本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。

怎么开始?

从原始资源入口开始:https://hamel.dev/blog/posts/evals-skills/。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:自己的评测流水线与 trace 数据(eval-audit、error-discovery 需要)。

来源与使用须知

收录时间
本站首次收录 2026-10-24原站首次发布 2026-03-02
指南参考

版权与转载

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