Eval Harnessスキル

Claude Codeセッションの正式な評価フレームワークで、評価駆動開発（EDD）の原則を実装します。

哲学

評価駆動開発は評価を「AI開発のユニットテスト」として扱います：

• 実装前に期待される動作を定義
• 開発中に継続的に評価を実行
• 変更ごとにリグレッションを追跡
• 信頼性測定にpass@kメトリクスを使用

評価タイプ

能力評価

Claudeが以前できなかったことができるようになったかをテスト：

[CAPABILITY EVAL: feature-name]
Task: Claudeが達成すべきことの説明
Success Criteria:
  - [ ] 基準1
  - [ ] 基準2
  - [ ] 基準3
Expected Output: 期待される結果の説明

リグレッション評価

変更が既存の機能を破壊しないことを確認：

[REGRESSION EVAL: feature-name]
Baseline: SHAまたはチェックポイント名
Tests:
  - existing-test-1: PASS/FAIL
  - existing-test-2: PASS/FAIL
  - existing-test-3: PASS/FAIL
Result: X/Y passed (previously Y/Y)

評価者タイプ

1. コードベース評価者

コードを使用した決定論的チェック：

# ファイルに期待されるパターンが含まれているかチェック
grep -q "export function handleAuth" src/auth.ts && echo "PASS" || echo "FAIL"

# テストが成功するかチェック
npm test -- --testPathPattern="auth" && echo "PASS" || echo "FAIL"

# ビルドが成功するかチェック
npm run build && echo "PASS" || echo "FAIL"

2. モデルベース評価者

Claudeを使用して自由形式の出力を評価：

[MODEL GRADER PROMPT]
次のコード変更を評価してください：
1. 記述された問題を解決していますか？
2. 構造化されていますか？
3. エッジケースは処理されていますか？
4. エラー処理は適切ですか？

Score: 1-5 (1=poor, 5=excellent)
Reasoning: [説明]

3. 人間評価者

手動レビューのためにフラグを立てる：

[HUMAN REVIEW REQUIRED]
Change: 何が変更されたかの説明
Reason: 人間のレビューが必要な理由
Risk Level: LOW/MEDIUM/HIGH

メトリクス

pass@k

「k回の試行で少なくとも1回成功」

• pass@1: 最初の試行での成功率
• pass@3: 3回以内の成功
• 一般的な目標: pass@3 > 90%

pass^k

「k回の試行すべてが成功」

• より高い信頼性の基準
• pass^3: 3回連続成功
• クリティカルパスに使用

評価ワークフロー

1. 定義（コーディング前）

## EVAL DEFINITION: feature-xyz

### Capability Evals
1. 新しいユーザーアカウントを作成できる
2. メール形式を検証できる
3. パスワードを安全にハッシュ化できる

### Regression Evals
1. 既存のログインが引き続き機能する
2. セッション管理が変更されていない
3. ログアウトフローが維持されている

### Success Metrics
- pass@3 > 90% for capability evals
- pass^3 = 100% for regression evals

2. 実装

定義された評価に合格するコードを書く。

3. 評価

# 能力評価を実行
[各能力評価を実行し、PASS/FAILを記録]

# リグレッション評価を実行
npm test -- --testPathPattern="existing"

# レポートを生成

4. レポート

EVAL REPORT: feature-xyz
========================

Capability Evals:
  create-user:     PASS (pass@1)
  validate-email:  PASS (pass@2)
  hash-password:   PASS (pass@1)
  Overall:         3/3 passed

Regression Evals:
  login-flow:      PASS
  session-mgmt:    PASS
  logout-flow:     PASS
  Overall:         3/3 passed

Metrics:
  pass@1: 67% (2/3)
  pass@3: 100% (3/3)

Status: READY FOR REVIEW

統合パターン

実装前

/eval define feature-name

.claude/evals/feature-name.md

に評価定義ファイルを作成

実装中

/eval check feature-name

現在の評価を実行してステータスを報告

実装後

/eval report feature-name

完全な評価レポートを生成

評価の保存

プロジェクト内に評価を保存：

.claude/
  evals/
    feature-xyz.md      # 評価定義
    feature-xyz.log     # 評価実行履歴
    baseline.json       # リグレッションベースライン

ベストプラクティス

1. コーディング前に評価を定義 - 成功基準について明確に考えることを強制
2. 頻繁に評価を実行 - リグレッションを早期に検出
3. 時間経過とともにpass@kを追跡 - 信頼性のトレンドを監視
4. 可能な限りコード評価者を使用 - 決定論的 > 確率的
5. セキュリティは人間レビュー - セキュリティチェックを完全に自動化しない
6. 評価を高速に保つ - 遅い評価は実行されない
7. コードと一緒に評価をバージョン管理 - 評価はファーストクラスの成果物

例：認証の追加

## EVAL: add-authentication

### Phase 1: Define (10 min)
Capability Evals:
- [ ] ユーザーはメール/パスワードで登録できる
- [ ] ユーザーは有効な資格情報でログインできる
- [ ] 無効な資格情報は適切なエラーで拒否される
- [ ] セッションはページリロード後も持続する
- [ ] ログアウトはセッションをクリアする

Regression Evals:
- [ ] 公開ルートは引き続きアクセス可能
- [ ] APIレスポンスは変更されていない
- [ ] データベーススキーマは互換性がある

### Phase 2: Implement (varies)
[コードを書く]

### Phase 3: Evaluate
Run: /eval check add-authentication

### Phase 4: Report
EVAL REPORT: add-authentication
==============================
Capability: 5/5 passed (pass@3: 100%)
Regression: 3/3 passed (pass^3: 100%)
Status: SHIP IT