phoenix-evals

от github

Создавайте и запускайте оценщики для AI/LLM-приложений с помощью Phoenix.

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill phoenix-evals

Phoenix Evals

Build evaluators for AI/LLM applications. Code first, LLM for nuance, validate against humans.

Quick Reference

TaskFiles
Setupsetup-python, setup-typescript
Decide what to evaluateevaluators-overview
Choose a judge modelfundamentals-model-selection
Use pre-built evaluatorsevaluators-pre-built
Build code evaluatorevaluators-code-python, evaluators-code-typescript
Build LLM evaluatorevaluators-llm-python, evaluators-llm-typescript, evaluators-custom-templates
Batch evaluate DataFrameevaluate-dataframe-python
Run experimentexperiments-running-python, experiments-running-typescript
Create datasetexperiments-datasets-python, experiments-datasets-typescript
Generate synthetic dataexperiments-synthetic-python, experiments-synthetic-typescript
Validate evaluator accuracyvalidation, validation-evaluators-python, validation-evaluators-typescript
Sample traces for reviewobserve-sampling-python, observe-sampling-typescript
Analyze errorserror-analysis, error-analysis-multi-turn, axial-coding
RAG evalsevaluators-rag
Avoid common mistakescommon-mistakes-python, fundamentals-anti-patterns
Productionproduction-overview, production-guardrails, production-continuous

Workflows

Starting Fresh: observe-tracing-setuperror-analysisaxial-codingevaluators-overview

Building Evaluator: fundamentalscommon-mistakes-python → evaluators-{code|llm}-{python|typescript} → validation-evaluators-{python|typescript}

RAG Systems: evaluators-rag → evaluators-code-* (retrieval) → evaluators-llm-* (faithfulness)

Production: production-overviewproduction-guardrailsproduction-continuous

Reference Categories

PrefixDescription
fundamentals-*Types, scores, anti-patterns
observe-*Tracing, sampling
error-analysis-*Finding failures
axial-coding-*Categorizing failures
evaluators-*Code, LLM, RAG evaluators
experiments-*Datasets, running experiments
validation-*Validating evaluator accuracy against human labels
production-*CI/CD, monitoring

Key Principles

PrincipleAction
Error analysis firstCan't automate what you haven't observed
Custom > genericBuild from your failures
Code firstDeterministic before LLM
Validate judges>80% TPR/TNR
Binary > LikertPass/fail, not 1-5

Больше skills от github

console-rendering
github
Инструкции по использованию системы консольного рендеринга на основе тегов структур в Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Используйте этот навык, когда пользователь явно просит составить карту, задокументировать или ознакомиться с существующей кодовой базой. Активируйте по запросам вроде "составь карту этой кодовой базы", "задокументируй…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Генерирует настраиваемые файлы инструкций для ИИ-агентов через команду инструкций AgentRC. Создаёт .github/copilot-instructions.md (по умолчанию, рекомендуется для Copilot в VS…
official
acreadiness-policy
github
Помочь пользователю выбрать, написать или применить политику AgentRC. Политики настраивают оценку готовности, отключая нерелевантные проверки, переопределяя влияние/уровень, задавая…
official
add-educational-comments
github
Добавляет учебные комментарии в файлы с кодом, превращая их в эффективные учебные ресурсы. Адаптирует глубину и тон объяснений под три настраиваемых уровня знаний: начальный, средний и продвинутый. Автоматически запрашивает файл, если он не предоставлен, с нумерованным списком для быстрого выбора. Расширяет файлы до 125% только за счёт учебных комментариев (жёсткое ограничение: 400 новых строк; 300 для файлов длиннее 1000 строк). Сохраняет кодировку файла, стиль отступов, синтаксическую корректность и...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Пишите, отлаживайте и оптимизируйте скрипты автоматизации Adobe Illustrator с помощью ExtendScript (JavaScript/JSX). Используйте при создании или изменении скриптов, которые управляют…
official
agent-governance
github
Декларативные политики, классификация намерений и журналы аудита для контроля доступа и поведения инструментов ИИ-агентов. Компонуемые политики управления определяют разрешённые/заблокированные инструменты, фильтры контента, ограничения скорости и требования к утверждению — хранятся как конфигурация, а не код. Семантическая классификация намерений обнаруживает опасные запросы (утечка данных, повышение привилегий, инъекция подсказок) до выполнения инструмента с помощью сигналов на основе шаблонов. Декоратор управления на уровне инструмента применяет политики на функции...
official