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待分类需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

bare-eval裸评估

Agent Skill

bare-eval 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

979

周安装

40

GitHub Stars

160

下载量

317
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:bare-eval(裸评估)
来源仓库:https://github.com/yonatangross/orchestkit
仓库路径:skills/bare-eval
安装命令:
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill bare-eval
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill bare-eval

简介

bare-eval 用于在无插件开销的环境下快速评估或分级输出结果。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要进行脚本化调用且不依赖插件的场景。
  • 跳过钩子、语言服务器和技能目录遍历以提升执行效率。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • bare-eval 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Bare Eval — Isolated Evaluation Calls

Run claude -p --bare for fast, clean eval/grading without plugin overhead.

CC 2.1.81 required. The --bare flag skips hooks, LSP, plugin sync, and skill directory walks.

When to Use

  • Grading skill outputs against assertions
  • Trigger classification (which skill matches a prompt)
  • Description optimization iterations
  • Any scripted -p call that doesn't need plugins

When NOT to Use

  • Testing skill routing (needs --plugin-dir)
  • Testing agent orchestration (needs full plugin context)
  • Interactive sessions

Prerequisites

# --bare requires ANTHROPIC_API_KEY (OAuth/keychain disabled)
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

# Verify CC version
claude --version  # Must be >= 2.1.81

Quick Reference

Call TypeCommand Pattern
Gradingclaude -p "$prompt" --bare --max-turns 1 --output-format text
Triggerclaude -p "$prompt" --bare --json-schema "$schema" --output-format json
Streaming gradeclaude -p "$prompt" --bare --max-turns 1 --output-format stream-json
Optimize`echo "$prompt" \claude -p --bare --max-turns 1 --output-format text`
Force-skillclaude -p "$prompt" --bare --print --append-system-prompt "$content"
@-file in promptclaude -p "grade @fixtures/case-1.md against rubric" --bare (CC 2.1.113 Remote Control autocomplete)

--output-format stream-json

Newline-delimited JSON events (one per token/tool-call) — lets a runner score partial output or abort early on a failing probe without waiting for the full response.

claude -p "$prompt" --bare --max-turns 1 --output-format stream-json \
  | while IFS= read -r line; do
      # line is a single JSON event; inspect $.type == "content_block_delta"
      jq -r 'select(.type == "content_block_delta") | .delta.text' <<< "$line"
    done

Use stream-json over json when:

  • grading long outputs and you want incremental scoring,
  • piping into another CLI step-by-step (e.g. ork:eval-runner),
  • you need per-token timing data alongside the content.

Invocation Patterns

Load detailed patterns and examples:

Read("${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/invocation-patterns.md")

Grading Schemas

JSON schemas for structured eval output:

Read("${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/grading-schemas.md")

Pipeline Integration

OrchestKit's eval scripts (npm run eval:skill) auto-detect bare mode:

# eval-common.sh detects ANTHROPIC_API_KEY → sets BARE_MODE=true
# Scripts add --bare to all non-plugin calls automatically

Bare calls: Trigger classification, force-skill, baseline, all grading. Never bare: run_with_skill (needs plugin context for routing tests).

Performance

ScenarioWithout --bareWith --bareSavings
Single grading call~3-5s startup~0.5-1s2-4x
Trigger (per prompt)~3-5s~0.5-1s2-4x
Full eval (50 calls)~150-250s overhead~25-50s3-5x

Rules

Read("${CLAUDE_SKILL_DIR}/rules/_sections.md")

Troubleshooting

Read("${CLAUDE_SKILL_DIR}/references/troubleshooting.md")

Related

  • eval:skill npm script — unified skill evaluation runner
  • eval:trigger — trigger accuracy testing
  • eval:quality — A/B quality comparison
  • optimize-description.sh — iterative description improvement
  • Version compatibility: doctor/references/version-compatibility.md

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.95%
按下载量换算111

Claude

26.92%
按下载量换算85

Cursor

19.85%
按下载量换算63

Gemini CLI

8.49%
按下载量换算27

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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