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Agent Skill · 研究检索

eval-harness-updater(评估线束更新程序)

eval-harness-updater 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

eval-harness-updater 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 43,251。

总安装 1,001周安装 43GitHub Stars 25下载 351核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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:eval-harness-updater(评估线束更新程序)
来源仓库:https://github.com/oimiragieo/agent-studio
仓库路径:skills/eval-harness-updater
安装命令:
npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill eval-harness-updater
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/oimiragieo/agent-studio --skill eval-harness-updater

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

eval-harness-updater 刷新评估线束以应对不稳定环境下的解析与超时问题。适用于 prompt 漂移、流中断或部分响应一致性保障。必须结合 Exa 与 arXiv 研究最新最佳实践后再行修补。同时处理 RED 回归测试与配套工件缺失问题。

适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/eval-harness-updater

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill eval-harness-u…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

eval-harness-updater 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill eval-harness-updater。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

eval-harness-updater 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

eval-harness-updater 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

eval-harness-updater 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

eval-harness-updater 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,001 次,近一周安装 43 次,下载 351 次,GitHub 25 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

eval-harness-updater 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
eval-harness-updater

评估线束更新程序 · 本页

1,00125调用外部服务未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Eval Harness Updater

Refresh eval harnesses to keep live + fallback modes actionable under unstable environments.

Focus Areas

  • Prompt and parser drift
  • Timeout/partial-stream handling
  • SLO and regression gates
  • Dual-run fallback consistency

Workflow

  1. Resolve harness path.
  2. Research test/eval best practices (Exa + arXiv — see Research Gate below).
  3. Add RED regressions for parsing and timeout edge cases.
  4. Patch minimal harness logic.
  5. Validate eval outputs and CI gates.
  6. Resolve companion artifact gaps (see Cross-Reference table below).

Research Gate (Exa + arXiv — BOTH MANDATORY)

Before proposing harness changes, gather current best practices:

  1. Use Exa for implementation and ecosystem patterns:

- mcp__Exa__web_search_exa({query: 'LLM eval harness 2025 best practices'}) - mcp__Exa__get_code_context_exa({query: 'eval harness parser reliability timeout handling'})

  1. Search arXiv for academic research on evaluation methodology (mandatory):

- Via Exa: mcp__Exa__web_search_exa({query: 'site:arxiv.org LLM evaluation harness 2024 2025'}) - Direct API: WebFetch({url: 'https://arxiv.org/search/?query=LLM+evaluation+harness&searchtype=all&start=0'})

  1. Record decisions, constraints, and non-goals in memory learnings.

arXiv is mandatory (not fallback) when topic involves: LLM evaluation, agent evaluation, SLO gates, regression testing methodology, or parser reliability.

Cross-Reference: Creator Ecosystem

This skill is part of the Creator Ecosystem. When research uncovers gaps, trigger the appropriate companion creator:

Gap DiscoveredRequired ArtifactCreator to InvokeWhen
Domain knowledge needs a reusable skillskillSkill({skill: 'skill-creator'})Gap is a full skill domain
Existing skill has incomplete coverageskill updateSkill({skill: 'skill-updater'})Close skill exists but incomplete
Capability needs a dedicated agentagentSkill({skill: 'agent-creator'})Agent to own the capability
Existing agent needs capability updateagent updateSkill({skill: 'agent-updater'})Close agent exists but incomplete
Domain needs code/project scaffoldingtemplateSkill({skill: 'template-creator'})Reusable code patterns needed
Behavior needs pre/post execution guardshookSkill({skill: 'hook-creator'})Enforcement behavior required
Process needs multi-phase orchestrationworkflowSkill({skill: 'workflow-creator'})Multi-step coordination needed
Artifact needs structured I/O validationschemaSkill({skill: 'schema-creator'})JSON schema for artifact I/O
User interaction needs a slash commandcommandSkill({skill: 'command-creator'})User-facing shortcut needed
Repeated logic needs a reusable CLI tooltoolSkill({skill: 'tool-creator'})CLI utility needed
Narrow/single-artifact capability onlyinlineDocument within this artifact onlyToo specific to generalize

Iron Laws

  1. ALWAYS run the Exa + arXiv research gate before updating any eval harness — updating without current external knowledge produces stale evaluation criteria.
  2. NEVER remove existing evaluation criteria without replacing them with equivalent or better ones — reducing test coverage in an eval harness is a regression.
  3. ALWAYS cross-reference the creator ecosystem for gaps before declaring the harness complete — missing companion artifacts (skills, agents, schemas) leave the harness unable to test new capabilities.
  4. NEVER update eval harness in isolation from the skill/agent it evaluates — harness and artifact must stay synchronized or the harness tests the wrong behavior.
  5. ALWAYS preserve backward compatibility in eval scoring — changing scoring semantics without migrating historical baselines makes trend analysis impossible.

Anti-Patterns

Anti-PatternWhy It FailsCorrect Approach
Updating eval harness without research gateCriteria based on outdated knowledge; misses recent evaluation methodology advancesAlways run Exa + arXiv research before updating any eval criteria
Removing test cases to simplify the harnessSilently reduces coverage; regressions pass undetectedOnly remove test cases when the behavior they tested has been deliberately removed
Harness and artifact in separate PRsHarness tests wrong behavior the moment artifact changes; immediate test driftAlways update harness and artifact in the same commit
Changing scoring scale mid-projectHistorical baselines become incomparable; trend analysis breaksDefine scoring scale once; create a migration if it must change
Declaring harness complete without companion checkMissing skills or schemas leave evaluation gapsAlways run companion artifact check before marking harness update complete

Memory Protocol (MANDATORY)

Before starting: Read .claude/context/memory/learnings.md

After completing:

  • New evaluation pattern → .claude/context/memory/learnings.md
  • Evaluation gap found → .claude/context/memory/issues.md
  • Scoring decision made → .claude/context/memory/decisions.md
ASSUME INTERRUPTION: If it's not in memory, it didn't happen.

平台分布

Codex

35.87%
按下载量换算126

Claude

27.97%
按下载量换算98

Cursor

19.52%
按下载量换算69

Gemini CLI

8.56%
按下载量换算30

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

可疑

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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