Где взять

alibaba/skill-up — открыть на GitHub

Открытая лицензия: Apache-2.0 · 543 stars.

Инструмент skill-up — это система для оценки и автоматического развития навыков ИИ-агентов, которая превращает разрозненные тесты в структурированный рабочий процесс. Если вы столкнулись с тем, что ваш агент работает нестабильно, этот инструмент поможет вам измерить качество его ответов и автоматически исправить ошибки через итеративный цикл.

Что можно собрать

В основе работы лежит декларативный подход: вы описываете среду, модель и тестовые сценарии в YAML-файлах (формат для хранения конфигураций). Вместо того чтобы вручную проверять каждый ответ агента, вы используете skill-up для запуска тестов через различные движки, такие как Claude Code или Codex. Система поддерживает три стратегии оценки: на основе правил, через скрипты или с помощью другого «агента-судьи» (agent_judge), который анализирует результат. На выходе вы получаете структурированные отчеты в форматах JSON, HTML или JUnit XML, которые можно использовать для отладки или в CI-пайплайнах.

Как начать

Рекомендуемый путь — использование компонента skill-upper. Это специальный навык, который встраивается в ваш рабочий процесс с агентом.

  1. Установка: Вы можете добавить skill-upper через менеджер пакетов (например, npx skills add), указав нужный движок.
  2. Первый запуск: В диалоге с агентом вы просите его прочитать ваш файл SKILL.md, создать реалистичные тестовые сценарии и запустить оценку.
  3. Цикл улучшений: Если тест провален, skill-upper анализирует отчет, предлагает исправления для вашего навыка или самих тестов, а затем автоматически перезапускает проверку. Это позволяет превращать ошибки в новые регрессионные тесты, постепенно повышая надежность системы.

Для тех, кто предпочитает ручное управление, доступна установка CLI-инструмента через скрипт, предоставляемый в репозитории, с последующей настройкой конфигурационных файлов.

Кому это подходит

Инструмент будет полезен разработчикам, которые создают сложные ИИ-агенты и хотят сделать их поведение предсказуемым. Он особенно эффективен, если вы уже используете современные среды разработки агентов и хотите внедрить практику «оценки через разговор» (eval-to-evolution loop), где ИИ сам помогает вам исправлять свои ошибки.

Границы применимости

На текущий момент документация описывает работу с конкретными движками (Claude Code, Codex, Qoder CLI, Qwen Code). Использование других, не упомянутых в документации движков, потребует настройки engine.custom через локальный транспорт. Также стоит учитывать, что автоматизация через skill-upper опирается на способность агента интерпретировать отчеты об ошибках, что может потребовать донастройки под специфические задачи.

Стоит попробовать, если… вы хотите автоматизировать проверку навыков агента и устали от ручного тестирования каждого изменения.

Лучше выбрать другой путь, если… ваш проект требует интеграции с проприетарными системами, которые не поддерживают стандартные форматы оценки или не имеют совместимых с skill-up движков.

Похожие материалы