Um sistema automatizado para gerar relatórios de avaliação padronizados e profissionais para agentes de IA e sistemas inteligentes baseados em dados de teste brutos.
Instalar e Baixar
1. ClawHub CLI
A maneira mais rápida de instalar uma habilidade diretamente do registro.
npx clawhub@latest install agent-evaluation-report
2. Instalação Manual
Copie a pasta da habilidade para um desses locais
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridade: Espaço de Trabalho > Local > Integrado
3. Instalação do Prompt
Copie este prompt para o OpenClaw para instalá-lo automaticamente.
Ajude-me a instalar o agent-evaluation-report usando o Clawhub. Se o Clawhub não estiver instalado, instale-o primeiro (npm i -g clawhub).
Prefere baixar?
Obtenha os arquivos originais da habilidade em um arquivo ZIP.
O que é Relatório de Avaliação de Agentes?
O skill de Relatório de Avaliação de Agentes é uma ferramenta especializada dentro do ecossistema Openclaw Skills, projetada para otimizar o ciclo de vida de garantia de qualidade para agentes de IA. Ele transforma métricas de teste brutas em documentação abrangente e de alto nível, adequada para as partes interessadas e equipes técnicas. Ao automatizar o processo de geração de relatórios, garante consistência nas avaliações de projetos e economiza o tempo significativo que os desenvolvedores gastariam com formatação manual.
Este skill é particularmente poderoso para equipes que constroem middlewares de IA complexos ou aplicações baseadas em LLM, onde desempenho, segurança e precisão funcional devem ser rigorosamente documentados. Ele se integra diretamente com sistemas de gerenciamento de documentos para fornecer um repositório centralizado para todas as avaliações de sistemas de IA.
Casos de uso do Relatório de Avaliação de Agentes
- Gerar um relatório de teste padronizado após a implantação de um novo agente de IA.
- Criar uma avaliação de projeto abrangente para revisão das partes interessadas.
- Documentar benchmarks de desempenho e métricas de latência para sistemas de IA.
- Automatizar relatórios de avaliação de risco e análise de defeitos durante a fase de QA.
Como o Relatório de Avaliação de Agentes funciona
- O usuário aciona o skill usando comandos em linguagem natural como generate intelligent system evaluation report.
- O agente solicita ou extrai dados importantes do projeto, incluindo nome do projeto, ciclos de teste e informações de versão.
- Métricas brutas sobre taxas de sucesso funcional, tempos de resposta de desempenho (por exemplo, latência média do primeiro token) e auditorias de segurança são processadas.
- O skill organiza esses dados em um modelo estruturado de nove seções, cobrindo desde resumos executivos até apêndices técnicos.
- O relatório final é formatado como Markdown ou Word e pode ser sincronizado automaticamente com nós de documento do Feishu/Lark ou diretórios de saída locais.
Configuração do Relatório de Avaliação de Agentes
Para utilizar este skill em seu ambiente, certifique-se de ter as permissões da API do Feishu e a estrutura de diretórios local necessárias.
# Create the local output directory for reports
mkdir -p output/effect-reports/
# Ensure Openclaw Skills have access to your Feishu Knowledge Base
# Knowledge Base ID: 7616288931050507220
Esquema de Dados e Taxonomia de Relatório de Avaliação de Agentes
O skill gera relatórios usando um schema padronizado para garantir a integridade dos dados em diferentes avaliações do Openclaw Skills.
| Section | Content Details |
|---|---|
| Overview | Nome do projeto, datas do ciclo de teste e resumo executivo. |
| Environment | Especificações de hardware, versões de software e configurações de porta. |
| Metrics | Taxas de sucesso funcional (%), tempos de resposta (ms) e dados de concorrência. |
| Defects | Lista categorizada de bugs com gravidade, status e planos de correção. |
| Risk | Itens de risco técnico, níveis de impacto e estratégias de mitigação. |
Recursos avançados do Relatório de Avaliação de Agentes
- Suporte à exportação multiplataforma para formatos Markdown e Word.
- Automação integrada do Feishu/Lark para criação, busca e atualização de documentos.
- Suporte a métricas granulares específicas de IA, como tempo de resposta do primeiro token e porcentagens de disponibilidade do sistema.
- Convenções automáticas de nomenclatura de arquivos usando {ProjectName}Evaluation{Date} para melhor controle de versão.
SKILL.md
Carregamento
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