waza

โดย microsoft

**WORKFLOW SKILL** - ประเมินทักษะของเอเจนต์ AI โดยใช้เกณฑ์มาตรฐานที่มีโครงสร้างพร้อมสเปก YAML การแยกฟิกซ์เจอร์ และตัวตรวจสอบที่สามารถเสียบปลั๊กได้ ใช้สำหรับ: 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

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development