waza

作成者: microsoft

**ワークフロースキル** - YAML仕様、フィクスチャ分離、プラグイン可能なバリデータを使用して、構造化されたベンチマークでAIエージェントスキルを評価します。使用法: run waza, waza…

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

Waza

"The way of technique — measure, refine, master."

A Go CLI tool for evaluating AI agent skills through structured benchmarks. Define test cases in YAML, run them against agent engines, and validate results with pluggable scoring validators.

Help

When user says "waza help" or asks how to use waza:

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║  WAZA - CLI Tool for Evaluating Agent Skills                     ║
╠══════════════════════════════════════════════════════════════════╣
║                                                                  ║
║  COMMANDS:                                                       ║
║    waza run <eval.yaml>        # Run an evaluation benchmark     ║
║    waza init [directory]       # Initialize a new eval suite     ║
║    waza generate <SKILL.md>    # Generate eval from SKILL.md     ║
║    waza compare <r1> <r2> ...  # Compare result files            ║
║    waza dev [skill-path]       # Improve SKILL.md compliance     ║
║                                                                  ║
║  RUN FLAGS:                                                      ║
║    --context-dir, -c   Fixtures directory (default: ./fixtures)  ║
║    --output, -o        Save results JSON to file                 ║
║    --verbose, -v       Verbose output                            ║
║    --task, -t          Filter tasks by name (repeatable)         ║
║    --parallel, -p      Run tasks in parallel                     ║
║    --workers, -w       Number of parallel workers                ║
║    --transcript-dir    Save per-task transcripts                 ║
║                                                                  ║
║  COMPARE FLAGS:                                                  ║
║    --format, -f        Output format: table or json              ║
║                                                                  ║
║  GENERATE FLAGS:                                                 ║
║    --output-dir, -d    Output directory for generated files      ║
║                                                                  ║
║  DEV FLAGS:                                                      ║
║    --target            Adherence level: low|medium|high          ║
║    --max-iterations    Max improvement iterations (default: 5)   ║
║    --auto              Auto-apply without prompting              ║
║                                                                  ║
║  WORKFLOW:                                                       ║
║    1. waza init my-eval        # Scaffold eval suite             ║
║    2. Edit eval.yaml + tasks   # Define test cases               ║
║    3. waza run eval.yaml -v    # Execute benchmark               ║
║    4. waza compare a.json b.json  # Cross-model comparison       ║
║                                                                  ║
║  FIXTURE ISOLATION:                                              ║
║    Each task gets a fresh temp workspace with fixtures copied    ║
║    in. Original fixtures are never modified.                     ║
║                                                                  ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════╝

Commands

waza run

Run an evaluation benchmark from a YAML spec file.

# Run with default mock engine
waza run path/to/eval.yaml --context-dir path/to/fixtures

# Verbose output with results saved
waza run eval.yaml -c ./fixtures -v -o results.json

# Filter to specific tasks
waza run eval.yaml -t "task-name-1" -t "task-name-2"

# Parallel execution
waza run eval.yaml --parallel --workers 4

# Save per-task transcripts
waza run eval.yaml --transcript-dir ./transcripts

waza init

Initialize a new evaluation suite with a compliant directory structure.

# Initialize in current directory
waza init

# Initialize in a named directory
waza init my-eval-suite

Creates: eval.yaml, tasks/ with example task, fixtures/ with example fixture.

waza generate

Generate an eval suite from an existing SKILL.md file.

# Generate eval from SKILL.md
waza generate path/to/SKILL.md

# Specify output directory
waza generate SKILL.md --output-dir ./my-eval

Parses YAML frontmatter (name, description) and creates eval.yaml, starter tasks, and fixtures.

waza compare

Compare results from multiple evaluation runs side by side.

# Compare two result files
waza compare run1.json run2.json

# Compare three or more
waza compare gpt4.json claude.json gemini.json

# JSON output
waza compare run1.json run2.json --format json

Shows per-task score deltas, pass rate differences, and aggregate statistics.

waza dev

Iteratively improve SKILL.md frontmatter compliance with automated scoring.

# Score current skill and suggest improvements
waza dev skills/my-skill

# Target high compliance level
waza dev skills/my-skill --target high

# Auto-apply improvements without prompts
waza dev skills/my-skill --target medium --auto --max-iterations 3

Compliance Levels:

  • Low (< 150 chars or no triggers) — Minimal description
  • Medium (150+ chars, has triggers) — Basic trigger coverage
  • Medium-High (+ anti-triggers) — Routing clarity improved
  • High (+ routing markers like INVOKES/FOR SINGLE OPERATIONS) — Full compliance

Scoring Checks:

  • Description length (150+ chars required, 1024 max)
  • Trigger phrases (USE FOR: patterns)
  • Anti-trigger phrases (DO NOT USE FOR: patterns)
  • Routing clarity markers (WORKFLOW SKILL, INVOKES:, etc.)
  • Token budget (500 soft limit, 5000 hard limit)

Coming Soon: Trigger accuracy tests (#36), --skip-integration (#37), --fast (#38), improvement suggestions engine (#34).

Evaluation Spec Format

name: my-eval
skill: my-skill
version: "1.0"
executor: mock          # or copilot-sdk
tasks:
  - id: task-1
    name: "Describe the task"
    prompt: "Your prompt to the agent"
    expected: "Expected behavior"
    validators:
      - type: code
        config:
          language: go
      - type: text
        config:
          pattern: "expected pattern"

Engines

EngineUseDescription
mockTestingReturns canned responses for validator development
copilot-sdkProductionExecutes via Copilot CLI SDK

Validators

ValidatorWhat it checks
codeCode compiles / passes syntax check
regexOutput matches regex pattern

Configuration

SettingFlagDefault
Fixtures dir--context-dir./fixtures
Output file--output(none)
Verbose--verbosefalse
Parallel--parallelfalse
Workers--workersCPU count
Transcript dir--transcript-dir(none)

Scoring Quick Reference

Each task produces an EvaluationOutcome with:

FieldDescription
score0.0–1.0 normalized score
passBoolean pass/fail
validator_resultsPer-validator details
durationExecution time

microsoftのその他のスキル

oss-growth
microsoft
OSS成長ハッカーのペルソナ
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK(agent-framework-azure-ai)を使用してAzure AI Foundryエージェントを構築します。AzureAIAgentsProviderを使用した永続的なエージェントの作成、ホスト型ツール(コードインタープリター、ファイル検索、ウェブ検索)の使用、MCPサーバーの統合、会話スレッドの管理、ストリーミング応答の実装時に使用します。関数ツール、構造化出力、マルチツールエージェントをカバーします。
development
airunway-aks-setup
microsoft
AKS上でAI Runwayをセットアップ — ベアクラスターからモデル実行まで。クラスター検証、コントローラーインストール、GPU評価、プロバイダー設定、初回デプロイをカバー。対象: 「AI Runwayのセットアップ」「AKSクラスターのオンボード」「AI Runwayのインストール」「airunway setup」「AKSへのモデルデプロイ」「AKSでのGPU推論」「AKSでのKAITOセットアップ」「AKSでのLLM実行」「AKSでのvLLM」「AKSでのモデルサービング設定」「AI Runwayコントローラー」。
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insightsを使用したWebアプリのインストルメンテーションに関するガイダンス。テレメトリパターン、SDKセットアップ、構成リファレンスを提供します。対象: アプリのインストルメンテーション方法、App Insights SDK、テレメトリパターン、App Insightsとは何か、Application Insightsガイダンス、インストルメンテーション例、APMベストプラクティス。
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Application Insights JavaScript SDK(@microsoft/applicationinsights-web)を使用してブラウザ/Webアプリを計測します。Real User Monitoring(RUM)— ページビュー、クリック、AJAX/fetch依存関係、例外、カスタムイベント、およびバックエンドのOpenTelemetryトレースに関連付けられたブラウザ側のGenAIエージェントトレースに使用します。SDKローダースクリプトとnpmセットアップ、フレームワーク拡張機能(React、React Native、Angular)、Click Analytics、テレメトリ初期化子、およびブラウザから生成されるエージェント/ツール/モデルスパンのOTel GenAIセマンティック規約をカバーします。
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Javaを使用して異常検出アプリケーションを構築します。単変量/多変量異常検出、時系列分析、またはAIを活用したモニタリングを実装する際に使用します。
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDKを使用して会話言語理解(CLU)を実装します。ConversationAnalysisClientを使用して会話の意図とエンティティを分析する場合、NLP機能を構築する場合、またはアプリケーションに言語理解を統合する場合に使用します。
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python。MLワークスペース、ジョブ、モデル、データセット、コンピュート、パイプラインに使用します。 トリガー: 「azure-ai-ml」、「MLClient」、「ワークスペース」、「モデルレジストリ」、「トレーニングジョブ」、「データセット」。
development