plugin-eval — скилл для Codex: оценка и установка
Скилл анализирует локальные скиллы и плагины, объясняет оценку и подсказывает следующий запуск. Пригодится для проверки токенов и бенчмарков.
npx skills add openai/plugins --skill plugin-eval -a codexЧто делает plugin-eval
plugin-eval помогает оценить локальный скилл, плагин или другую папку. Он разбирает результат, объясняет причины оценки, показывает, что исправить первым, и подсказывает следующий шаг. Для анализа использует команды plugin-eval analyze, plugin-eval explain-budget и plugin-eval measurement-plan.
Скилл умеет запускать стартовый сценарий через plugin-eval start, создавать .plugin-eval/benchmark.json и готовить сухой запуск бенчмарка. Он различает статическую оценку бюджета и данные измерительного сценария. Если указан только имя скилла, путь сначала нужно найти в ~/.codex/skills/<skill-name> или в локальной папке skills/<skill-name>; при неоднозначности потребуется уточнение.
При запросе на переписывание результат передаётся в ../improve-skill/SKILL.md, а для собственной рубрики используется ../metric-pack-designer/SKILL.md. Для оценки конкретного скилла и плагин-бандла предусмотрены отдельные маршруты.
Какие задачи решает
- оценить локальный скилл или плагин
- объяснить причины полученной оценки
- найти исправление с наивысшим приоритетом
- измерить реальное потребление токенов
- подготовить стартовый бенчмарк
Примеры запросов агенту
- Оцени локальный скилл по пути
./skills/game-dev. - Объясни, почему этот скилл получил такую оценку, и что исправить первым.
- Измерь реальное потребление токенов этого плагина и подготовь следующий запуск.
Как установить plugin-eval
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/plugins --skill plugin-eval -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/plugin-eval/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add openai/plugins --skill plugin-eval -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/plugin-eval/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/plugin-eval/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/plugin-eval/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install openai/plugins plugin-eval2Вручную: положить файлы
.github/skills/plugin-eval/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/plugin-eval/skills/plugin-evalВручную: положить файлы
.devin/skills/plugin-eval/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Скиллы Codex: как установить, где лежат и как вызвать
Вопросы о plugin-eval
Как установить plugin-eval в Codex?
Выполните по порядку: npx skills add openai/plugins --skill plugin-eval, затем npx skills add openai/plugins --skill plugin-eval -a codex. После установки файл будет доступен по пути .agents/skills/plugin-eval/SKILL.md.
Что делает plugin-eval?
Он анализирует локальные скиллы и плагины, объясняет оценку, показывает первоочередные исправления и помогает настроить бенчмарк с измерением токенов.
Что происходит, если указать имя скилла без пути?
Сначала проверяется ~/.codex/skills/<skill-name>, затем локальная папка skills/<skill-name>. Если найдено несколько вариантов, нужно уточнить путь.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: plugin-eval description: Help engineers evaluate a local skill or plugin, explain why it scored that way, show what to fix first, measure real token usage, benchmark starter scenarios, or decide what to run next. Use when the user says things like "evaluate this skill", "give me an analysis of the game dev skill", "why did this score that way", "what should I fix first", "measure the real token usage of this skill", or "what should I run next?". --- # Plugin Eval Use this as the beginner-friendly umbrella entrypoint for local Codex skill and plugin evaluation. ## Start Here 1. Resolve whether the target path is a skill, a plugin, or another local folder. 2. Prefer the chat-first router when the user speaks naturally or is not sure which command they need: ```bash plugin-eval start <path> --request "<user request>" --format markdown ``` 3. Route natural chat requests to the matching workflow: - "Give me an analysis of the game dev skill." -> resolve the named skill path, run `plugin-eval analyze <path> --format markdown`, then initialize a benchmark and show the setup questions needed to tailor `benchmark.json` - "Evaluate this skill." -> `plugin-eval analyze <path> --format markdown` - "Why did this score that way?" -> `plugin-eval analyze <path> --format markdown` - "What should I fix first?" -> `plugin-eval analyze <path> --format markdown` - "Explain the token budget for this skill." -> `plugin-eval explain-budget <path> --format markdown` - "Measure the real token usage of this skill." -> benchmark flow, then `plugin-eval measurement-plan` - "Help me benchmark this plugin." -> starter benchmark flow - "What should I run next?" -> `plugin-eval start <path> --request "What should I run next?" --format markdown` 4. If the user wants rewrite help after evaluation, route to `../improve-skill/SKILL.md`. 5. If the user wants a custom rubric, route to `../metric-pack-designer/SKILL.md`. 6. If the user names a skill instead of giving a path, resolve it locally before running commands: - check `~/.codex/skills/<skill-name>` first - then check any repo-local `skills/<skill-name>` directory - if the name is still ambiguous, ask one short clarifying question before continuing 7. When the request sounds like "analysis" rather than just "evaluate", do the fuller path: - run the report - initialize `.plugin-eval/benchmark.json` - surface the setup questions that will refine the starter scenarios - preview the dry-run command the user can execute next ## Chat Requests To Recognize - `Give me an analysis of the game dev skill.` - `Evaluate this skill.` - `Evaluate this plugin.` - `Why did this score that way?` - `What should I fix first?` - `Explain the token budget for this skill.` - `Measure the real token usage of this skill.` - `Help me benchmark this plugin.` - `What should I run next?` ## Matching Commands ```bash plugin-eval start <path> --request "Evaluate this skill." --format markdown plugin-eval start <path> --request "Give me a full analysis of this skill, including benchmark setup." --format markdown plugin-eval analyze <path> --format markdown plugin-eval explain-budget <path> --format markdown plugin-eval measurement-plan <path> --format markdown plugin-eval init-benchmark <path> plugin-eval benchmark <path> --dry-run plugin-eval benchmark <path> ``` ## Output Expectations - Prefer the JSON result as the source of truth. - Lead with `At a Glance`, `Why It Matters`, `Fix First`, and `Recommended Next Step`. - Keep the `why` content terse and easy to skim. - Call out whether budget numbers are static estimates or measured harness results. - Show the user the exact chat phrase they can reuse next, the `plugin-eval start` command that routes it, and the first local workflow command behind it. - When the user asks for an analysis of a named skill, do not stop at the report if benchmark setup is still missing. - When the user is asking about a skill specifically, hand off to `../evaluate-skill/SKILL.md`. - When the user is asking about a plugin bundle, hand off to `../evaluate-plugin/SKILL.md`. ## References - `../../references/chat-first-workflows.md` - `../../references/technical-design.md` - `../../references/evaluation-result-schema.md`
© OpenAI Codex · MIT · openai/plugins