Agent Evaluation

Agent Evaluation

Amaç

Eyleme dönüştürülebilir, ölçülebilir sonuçlar sunan kapsamlı bir ajan değerlendirmesi analiz edin ve üretin. Bu beceri, her seferinde profesyonel düzeyde çıktı sağlayan, kalite doğrulamalı yapılandırılmış bir süreç sunar.

Kategori: Yapay Zeka ve Otomasyon

Girdiler

Zorunlu

• Hedef: Bu çıktı ile neyi başarmak istiyorsunuz
• Bağlam: İlgili arka plan bilgileri

İsteğe Bağlı

• Kısıtlamalar: Dikkate alınması gereken sınırlamalar veya gereksinimler
• Mevcut Çalışma: Üzerine inşa edilecek önceki belgeler veya veriler

Sistem Bağlamı

Başlamadan önce:

• Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için memory.md'yi oku
• İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için knowledge-base.md'yi kontrol et
• Projedeki mevcut ilgili belgeleri gözden geçir
• Bu çıktı ile ilgili .claude/workspace/TaskBoard.md'deki aktif görevleri not et

Süreç

Adım 1: Bağlam ve Araştırma

• Projedeki mevcut ajan değerlendirmesi belgelerini gözden geçir
• İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için knowledge-base.md'yi kontrol et
• Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için memory.md'yi kontrol et
• Kilit paydaşları ve gereksinimlerini belirle
• En uygun çerçeveyi seç: AI Readiness Assessment, Automation ROI Calculator, Human-in-the-Loop Design

Adım 2: Analiz ve Çerçeve Uygulaması

• Ajan değerlendirmesini yapılandırmak için seçilen çerçeveyi uygula
• Boşlukları, fırsatları ve riskleri belirle
• Başarı metriklerini tanımla: Time Saved Per Task, Automation Rate, Error Reduction %, Cost Per AI Operation
• Varsayımları ve bağımlılıkları belgele
• Yaklaşımı sektör en iyi uygulamalarına göre doğrula

Adım 3: Çıktıyı Oluştur

• Ajan değerlendirmesini aşağıdaki çıktı formatını kullanarak yapılandır
• Genel tavsiyeler değil, spesifik ve eyleme dönüştürülebilir öneriler ekle
• Uygulanabilir yerlerde somut rakamlar, zaman çizelgeleri ve kıyaslamalar ekle
• Tutarlılık için mevcut proje belgeleriyle çapraz referans yap
• Her bölümün değer kattığından emin ol — dolgu içeriği kaldır

Adım 4: Kalite Doğrulama

• [ ] Tüm zorunlu girdiler ele alındı
• [ ] Öneriler spesifik ve eyleme dönüştürülebilir (belirsiz değil)
• [ ] Rakamlar ve kıyaslamalar gerçekçi ve kaynaklı
• [ ] Çıktı formatı aşağıdaki spesifikasyona uyuyor
• [ ] knowledge-base kurallarıyla çelişki yok
• [ ] En iyi uygulamayı takip ediyor: Yüksek hacimli, düşük riskli görevlerle başla

Çıktı Formatı

# Agent Evaluation

## Yönetici Özeti
[Çıktının ve temel önerilerin 2-3 cümlelik özeti]

## Bağlam ve Hedefler
- **Hedef**: [Bunun neyi başardığı]
- **Hedef Kitle**: [Bunun kime yönelik olduğu]
- **Zaman Çizelgesi**: [Bunun ne zaman geçerli olduğu]

## Analiz
[Seçilen çerçeve kullanılarak yapılandırılmış analiz]

## Öneriler
1. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
2. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
3. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]

## Uygulama
| Eylem | Sorumlu | Zaman Çizelgesi | Öncelik |
|-------|---------|-----------------|---------|
| [Eylem maddesi] | [Kim] | [Ne zaman] | [Yüksek/Orta/Düşük] |

## Başarı Metrikleri
| Metrik | Mevcut | Hedef | Ölçüm Yöntemi |
|--------|--------|-------|---------------|
| [KPI] | [Başlangıç] | [Hedef] | [Nasıl ölçülecek] |

## Riskler ve Azaltmalar
| Risk | Olasılık | Etki | Azaltma |
|------|----------|------|---------|
| [Risk] | [Y/O/D] | [Y/O/D] | [Eylem] |

## Sonraki Adımlar
- [ ] [Acil sonraki eylem]
- [ ] [Takip eylemi]
- [ ] [Gözden geçirme tarihi]

Uygulanabilir Çerçeveler

• AI Readiness Assessment
• Automation ROI Calculator
• Human-in-the-Loop Design
• RAG Architecture
• Agent Orchestration Patterns
• Responsible AI Framework

Temel Metrikler

• Time Saved Per Task
• Automation Rate
• Error Reduction %
• Cost Per AI Operation
• User Adoption Rate
• Output Quality Score

En İyi Pratikler

• Yüksek hacimli, düşük riskli görevlerle başla
• Kritik çıktılar için her zaman insan incelemesi yap
• Sadece doğruluğu değil, kazanılan zamanı ölç
• Promptları kod gibi sürüm kontrol et
• Sapma ve bozulma için aylık izleme yap

Tamamlandıktan Sonra

• Bu çıktı proje bağlamını veya önceliklerini değiştiriyorsa memory.md'yi güncelle
• Yeniden kullanılabilir öğrenimleri knowledge-nominations.md'ye ekle
• Takip eylemleri belirlendiyse, bunları .claude/workspace/TaskBoard.md'ye ekle
• Ek çalışma gerekiyorsa ilgili becerileri öner

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: komunite
• Source: komunite/kalfa
• License: MIT
• Homepage: https://komunite.com.tr

Install and usage instructions live in the source repository linked above.