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Évaluation d'un pipeline LLM par un juge automatique v1.0.0

Utilisez cette ressource pour évaluer la qualité des sorties d'un pipeline LLM sur un jeu de référence

Nouveau

  • 354 téléchargements
  • 228 mentions J'aime
  • 232 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install llm-pipeline-evaluation-judge

Sans 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 login

L'agent lance le pipeline sur les cas de test, fait noter chaque sortie par un modèle juge selon des dimensions pondérées, puis repère les étapes faibles. Vous obtenez un rapport chiffré et des recommandations de prompts.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Évaluation d'un pipeline LLM par un juge automatique »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : phases de découverte, de configuration du périmètre et d'évaluation
  • SKILL.md : options --cases, --steps, --skip-pipeline, --judge-model et --dry-run

Pour qui

  • Vous modifiez un prompt et voulez mesurer son effet sur un jeu de référence
  • Vous comparez deux modèles juges sur les mêmes sorties

Pas pour qui

    Étiquettes

    • llm
    • évaluation
    • juge
    • prompts
    • qualité

    À propos

    Vous dites

    « Évalue les cas 1 à 3 sur les étapes 1 à 3 avec gpt-4o comme juge, d'abord en essai à blanc. »

    Carte de la skill « Évaluation d'un pipeline LLM par un juge automatique »

    Skill publiée par tony363 sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de évaluer la qualité des sorties d'un pipeline LLM sur un jeu de référence
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • SKILL.md7,5 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    tony363
    Source
    github.com/tony363/superclaude/tree/6634f8ef5d5e67f17285df4a2c8a361638849c70/.claude/skills/sc-evaluate
    Licence
    MIT

    Notice

    « sc-evaluate » (tony363, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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