waza-runner

Führen Sie Bewertungen von Agent Skills durch, um deren Effektivität zu messen. VERWENDUNG FÜR: „Skill-Evals ausführen", „meinen Skill bewerten", „Skill-Qualität testen", „Skill prüfen…

npx skills add https://github.com/microsoft/waza --skill waza-runner

Skill Eval Runner

Evaluate Agent Skills like you evaluate AI Agents

This skill runs evaluations on other skills to measure their effectiveness using the same patterns that power AI agent evaluations.

When to Use

  • Running quality evaluations on a skill
  • Testing if a skill triggers on correct prompts
  • Measuring skill behavior quality
  • Generating eval reports for CI/CD

Commands

Run Evals

Run evals on <skill-name>

Initialize Eval Suite

Create evals for <skill-name>

Generate Report

Generate eval report for <skill-name>

Workflow

  1. Check for Eval Suite: Look for eval.yaml in the skill directory
  2. Load Tasks: Parse task definitions from tasks/*.yaml
  3. Execute: Run each task through the configured graders
  4. Report: Output results in JSON or Markdown format

Metrics Measured

MetricDescriptionDefault Threshold
Task CompletionDid the skill accomplish the goal?80%
Trigger AccuracyWas skill invoked on correct prompts?90%
Behavior QualityTool calls, efficiency, reasoning70%

Grader Types

  • Code Graders: Deterministic assertions, regex matching
  • LLM Graders: Model-as-judge with configurable rubrics
  • Human Graders: Manual review workflow

Example Usage

Running Evals

# From CLI
waza run ./my-skill/eval.yaml

# Output to file
waza run ./my-skill/eval.yaml -o results.json

Interpreting Results

{
  "summary": {
    "pass_rate": 0.85,
    "composite_score": 0.82
  },
  "metrics": {
    "task_completion": { "score": 0.9, "passed": true },
    "trigger_accuracy": { "score": 0.95, "passed": true }
  }
}

References

Mehr Skills von microsoft

oss-growth
microsoft
OSS-Wachstums-Hacker-Persona
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Erstellen Sie Azure AI Foundry-Agents mit dem Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Verwenden Sie dies beim Erstellen persistenter Agents mit AzureAIAgentsProvider, bei der Nutzung gehosteter Tools (Code-Interpreter, Dateisuche, Websuche), bei der Integration von MCP-Servern, bei der Verwaltung von Konversationsthreads oder bei der Implementierung von Streaming-Antworten. Umfasst Funktionstools, strukturierte Ausgaben und Multi-Tool-Agents.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Richte AI Runway auf AKS ein – vom leeren Cluster bis zum laufenden Modell. Umfasst Cluster-Überprüfung, Controller-Installation, GPU-Bewertung, Provider-Einrichtung und erste Bereitstellung. WANN: „AI Runway einrichten“, „AKS-Cluster onboarden“, „AI Runway installieren“, „airunway setup“, „Modell auf AKS bereitstellen“, „GPU-Inferenz auf AKS“, „KAITO-Setup auf AKS“, „LLM auf AKS ausführen“, „vLLM auf AKS“, „Modell-Serving auf AKS einrichten“, „AI Runway-Controller“.
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Leitfaden zur Instrumentierung von Webanwendungen mit Azure Application Insights. Bietet Telemetriemuster, SDK-Einrichtung und Konfigurationsreferenzen. WANN: wie man eine App instrumentiert, App Insights SDK, Telemetriemuster, was ist App Insights, Application Insights-Anleitung, Instrumentierungsbeispiele, APM-Best Practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentieren Sie Browser-/Web-Apps mit dem Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web). Verwenden Sie es für Real User Monitoring (RUM) – Seitenaufrufe, Klicks, AJAX/Fetch-Abhängigkeiten, Ausnahmen, benutzerdefinierte Ereignisse und browser-seitige GenAI-Agent-Traces, die mit Backend-OpenTelemetry-Traces korreliert werden. Umfasst SDK-Loader-Skript und npm-Setup, Framework-Erweiterungen (React, React Native, Angular), Click Analytics, Telemetrie-Initialisierer und OTel-GenAI-Semantik-Konventionen für Agent-/Tool-/Modell-Spans, die vom Browser ausgegeben werden.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Erstellen Sie Anomalieerkennungsanwendungen mit dem Azure AI Anomaly Detector SDK für Java. Verwenden Sie dies bei der Implementierung von univariater/multivariater Anomalieerkennung, Zeitreihenanalyse oder KI-gestützter Überwachung.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implementieren Sie Conversational Language Understanding (CLU) mit dem azure-ai-language-conversations Python SDK. Verwenden Sie dies, wenn Sie mit ConversationAnalysisClient arbeiten, um Gesprächsabsichten und Entitäten zu analysieren, NLP-Funktionen zu erstellen oder Sprachverständnis in Anwendungen zu integrieren.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 für Python. Verwenden für ML-Workspaces, Jobs, Modelle, Datensätze, Compute und Pipelines. Auslöser: „azure-ai-ml“, „MLClient“, „Workspace“, „Modell-Registry“, „Trainings-Jobs“, „Datensätze“.
development