GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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- 103103 sauvegardes
Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Construire des évaluateurs pour applications LLM v1.0.0
Utilisez cette ressource pour construire et lancer des évaluateurs pour une application IA avec Phoenix
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install phoenix-llm-evaluatorsSans 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 décide ce qu'il faut évaluer, puis écrit des évaluateurs de code pour les critères vérifiables et des évaluateurs LLM pour les nuances. Il s'appuie sur les évaluateurs préconstruits de Phoenix et propose des modèles personnalisés. Il conseille de valider les juges contre des relectures humaines.
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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- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- references/evaluators-code-python.md et -typescript.md : évaluateurs de code
- references/evaluators-llm-python.md et -typescript.md : évaluateurs LLM et modèles
- references/error-analysis.md : analyse d'erreurs à partir des traces
Pour qui
- Vous voulez des tests automatiques sur les réponses de votre agent
- Vous comparez deux versions d'un prompt avec un jeu de données
Pas pour qui
Étiquettes
- phoenix
- évaluateurs
- llm
- évaluation
À propos
Vous dites
« Écris un évaluateur Python qui vérifie que la réponse cite au moins une source du corpus. »
Skill publiée par github 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 construire et lancer des évaluateurs pour une application IA avec Phoenix
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/axial-coding.md2,3 Ko
- references/common-mistakes-python.md7 Ko
- references/error-analysis-multi-turn.md1,3 Ko
- references/error-analysis.md4,2 Ko
- references/evaluate-dataframe-python.md4,4 Ko
- references/evaluators-code-python.md3 Ko
- references/evaluators-code-typescript.md1,2 Ko
- references/evaluators-custom-templates.md1,2 Ko
- references/evaluators-llm-python.md2,6 Ko
- references/evaluators-llm-typescript.md1,4 Ko
- references/evaluators-overview.md1,1 Ko
- references/evaluators-pre-built.md2,4 Ko
- references/evaluators-rag.md3,1 Ko
- references/experiments-datasets-python.md4,8 Ko
- references/experiments-datasets-typescript.md2,7 Ko
- references/experiments-overview.md1,7 Ko
- references/experiments-running-python.md2,9 Ko
- references/experiments-running-typescript.md3,1 Ko
- references/experiments-synthetic-python.md1,8 Ko
- references/experiments-synthetic-typescript.md2,2 Ko
- references/fundamentals-anti-patterns.md1,6 Ko
- references/fundamentals-model-selection.md1,4 Ko
- references/fundamentals.md1,8 Ko
- references/observe-sampling-python.md2,4 Ko
- references/observe-sampling-typescript.md3,9 Ko
- references/observe-tracing-setup.md3,3 Ko
- references/production-continuous.md3,6 Ko
- references/production-guardrails.md1,3 Ko
- references/production-overview.md2,3 Ko
- references/setup-python.md1,9 Ko
- references/setup-typescript.md1 Ko
- references/validation-evaluators-python.md1 Ko
- references/validation-evaluators-typescript.md4,4 Ko
- references/validation.md1,7 Ko
- SKILL.md4,5 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- github
- Source
- github.com/github/awesome-copilot/tree/0fe6545b950671641b2b14b44eb56678fea6c6b4/skills/phoenix-evals
- Licence
- Apache-2.0
Notice
« phoenix-evals » (github, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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