GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Évaluer une application LLM avec DeepEval v1.0.0
Utilisez cette ressource pour écrire des tests d'évaluation pour une application LLM avec DeepEval
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install llm-evaluation-with-deepevalSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent écrit des tests d'évaluation avec DeepEval, un framework Python fondé sur pytest : installation, premier test, environnement, métriques RAG et conversationnelles, et métriques personnalisées. Il couvre aussi la gestion des jeux de données et les fournisseurs de modèles.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- Apache-2.0
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Compatible avec- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, test pytest et configuration de l'environnement
- references/ : métriques personnalisées, jeux de données, fournisseurs et performances asynchrones
Pour qui
- Vous voulez mesurer la qualité d'un pipeline RAG
- Vous voulez des tests de régression sur un chatbot
Pas pour qui
Étiquettes
- évaluation
- llm
- pytest
- rag
À propos
Vous dites
« Écrivez un test DeepEval qui vérifie que la réponse de mon RAG cite bien ses sources. »
Skill publiée par sammcj sous licence Apache-2.0. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de écrire des tests d'évaluation pour une application LLM avec DeepEval
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE11,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/async_performance.md12,7 Ko
- references/custom_metrics.md17 Ko
- references/dataset_management.md26,7 Ko
- references/model_providers.md30,1 Ko
- SKILL.md14,3 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- sammcj
- Source
- github.com/sammcj/agentic-coding/tree/3f58e2fcd85f52cc7ba7459016b8253686f20ae0/Skills_disabled/deepeval
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« deepeval » (sammcj, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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