Eval Harness logo

Eval Harness

CommunityPopular
affaan-m
eval-harness

Framework formal de evaluación para sesiones de Claude Code que implementa principios de desarrollo orientado a evals (EDD)

Overview

Publisheraffaan-m
RepositoryECC
Skill nameeval-harness
Stars
261.1K
Forks
39.1K
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by affaan-m on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Eval Harness AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/affaan-m/ECC.git /tmp/ECC
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/ECC/docs/es/skills/eval-harness .claude/skills/eval-harness
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Eval Harness in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Eval Harness on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Eval Harness is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Skill Eval Harness

Un framework formal de evaluación para sesiones de Claude Code, implementando principios de desarrollo orientado a evals (EDD).

Cuándo Activar

  • Configurar desarrollo orientado a evals (EDD) para flujos de trabajo asistidos por IA
  • Definir criterios de pass/fail para la completitud de tareas en Claude Code
  • Medir confiabilidad del agente con métricas pass@k
  • Crear suites de pruebas de regresión para cambios de prompts o agentes
  • Comparar rendimiento del agente entre versiones de modelos

Filosofía

El Desarrollo Orientado a Evals trata los evals como las "pruebas unitarias del desarrollo de IA":

  • Definir el comportamiento esperado ANTES de la implementación
  • Ejecutar evals continuamente durante el desarrollo
  • Rastrear regresiones con cada cambio
  • Usar métricas pass@k para medición de confiabilidad

Tipos de Eval

Evals de Capacidad

Probar si Claude puede hacer algo que antes no podía:

markdown
[CAPABILITY EVAL: feature-name]
Task: Descripción de lo que Claude debe lograr
Success Criteria:
  - [ ] Criterio 1
  - [ ] Criterio 2
  - [ ] Criterio 3
Expected Output: Descripción del resultado esperado

Evals de Regresión

Asegurar que los cambios no rompan la funcionalidad existente:

markdown
[REGRESSION EVAL: feature-name]
Baseline: SHA o nombre del checkpoint
Tests:
  - existing-test-1: PASS/FAIL
  - existing-test-2: PASS/FAIL
  - existing-test-3: PASS/FAIL
Result: X/Y pasaron (anteriormente Y/Y)

Tipos de Evaluador

1. Evaluador Basado en Código

Verificaciones deterministas usando código:

bash
# Verificar si el archivo contiene el patrón esperado
grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL"

# Verificar si las pruebas pasan
npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL"

# Verificar si el build tiene éxito
npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL"

2. Evaluador Basado en Modelo

Usar Claude para evaluar salidas de forma abierta:

markdown
[MODEL GRADER PROMPT]
Evalúa el siguiente cambio de código:
1. ¿Resuelve el problema declarado?
2. ¿Está bien estructurado?
3. ¿Se manejan los casos límite?
4. ¿El manejo de errores es apropiado?

Puntuación: 1-5 (1=pobre, 5=excelente)
Razonamiento: [explicación]

3. Evaluador Humano

Marcar para revisión manual:

markdown
[HUMAN REVIEW REQUIRED]
Cambio: Descripción de qué cambió
Razón: Por qué se necesita revisión humana
Nivel de Riesgo: BAJO/MEDIO/ALTO

Métricas

pass@k

"Al menos un éxito en k intentos"

  • pass@1: Tasa de éxito en el primer intento
  • pass@3: Éxito dentro de 3 intentos
  • Objetivo típico: pass@3 > 90%

pass^k

"Todos los k ensayos tienen éxito"

  • Barra más alta para confiabilidad
  • pass^3: 3 éxitos consecutivos
  • Usar para rutas críticas

Flujo de Trabajo de Eval

1. Definir (Antes de Codificar)

markdown
## EVAL DEFINITION: feature-xyz

### Capability Evals
1. Puede crear nueva cuenta de usuario
2. Puede validar formato de email
3. Puede hashear contraseña de forma segura

### Regression Evals
1. El login existente sigue funcionando
2. La gestión de sesiones no cambió
3. El flujo de logout está intacto

### Success Metrics
- pass@3 > 90% para evals de capacidad
- pass^3 = 100% para evals de regresión

2. Implementar

Escribir código para pasar los evals definidos.

3. Evaluar

bash
# Ejecutar evals de capacidad
[Ejecutar cada eval de capacidad, registrar PASS/FAIL]

# Ejecutar evals de regresión
npm test -- --testPathPattern="existing"

# Generar reporte

4. Reportar

markdown
EVAL REPORT: feature-xyz
========================

Capability Evals:
  create-user:     PASS (pass@1)
  validate-email:  PASS (pass@2)
  hash-password:   PASS (pass@1)
  Overall:         3/3 passed

Regression Evals:
  login-flow:      PASS
  session-mgmt:    PASS
  logout-flow:     PASS
  Overall:         3/3 passed

Metrics:
  pass@1: 67% (2/3)
  pass@3: 100% (3/3)

Status: READY FOR REVIEW

Patrones de Integración

Pre-Implementación

/eval define feature-name

Crea el archivo de definición de eval en .claude/evals/feature-name.md

Durante la Implementación

/eval check feature-name

Ejecuta los evals actuales y reporta el estado

Post-Implementación

/eval report feature-name

Genera el reporte completo de eval

Almacenamiento de Evals

Almacenar evals en el proyecto:

.claude/
  evals/
    feature-xyz.md      # Definición de eval
    feature-xyz.log     # Historial de ejecuciones
    baseline.json       # Líneas base de regresión

Buenas Prácticas

  1. Definir evals ANTES de codificar — Fuerza pensar claramente sobre los criterios de éxito
  2. Ejecutar evals con frecuencia — Detectar regresiones temprano
  3. Rastrear pass@k con el tiempo — Monitorear tendencias de confiabilidad
  4. Usar evaluadores de código cuando sea posible — Determinístico > probabilístico
  5. Revisión humana para seguridad — Nunca automatizar completamente las verificaciones de seguridad
  6. Mantener los evals rápidos — Los evals lentos no se ejecutan
  7. Versionar evals con el código — Los evals son artefactos de primera clase

Guía de pass@k

  • pass@1: confiabilidad directa
  • pass@3: confiabilidad práctica bajo reintentos controlados
  • pass^3: prueba de estabilidad (las 3 ejecuciones deben pasar)

Umbrales recomendados:

  • Evals de capacidad: pass@3 >= 0.90
  • Evals de regresión: pass^3 = 1.00 para rutas críticas de release

Anti-Patrones de Eval

  • Sobreajustar prompts a ejemplos de eval conocidos
  • Medir solo salidas del camino feliz
  • Ignorar deriva de costo y latencia mientras se persiguen tasas de pass
  • Permitir evaluadores inestables en compuertas de release

Frequently asked questions

What does the Eval Harness AI skill do?

Framework formal de evaluación para sesiones de Claude Code que implementa principios de desarrollo orientado a evals (EDD)

Why use Eval Harness on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Eval Harness is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Eval Harness in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/docs/es/skills/eval-harness. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Eval Harness?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Eval Harness?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Eval Harness with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Eval Harness AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by affaan-m under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

View all

Set up your own AI workspace now

Get notified about new features and future giveaways by subscribing to our newsletter 👇