К основному содержанию
скилл Claude Code

self-eval — скилл для Claude Code: оценка и установка

Скилл оценивает работу ИИ по двум осям, проверяет завышение баллов и сохраняет историю оценок. Подходит после задачи, ревью или рабочей сессии.

Установить в Claude Code · Через маркетплейс плагинов Все способы и платформы ↓
/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install engineering-advanced-skills@claude-code-skills
Открыть на GitHub

Что делает self-eval

self-eval разделяет оценку на сложность задачи и качество выполнения. Сначала Claude Code выставляет независимые оценки, затем получает итог по фиксированной матрице. Низкая сложность ограничивает результат, а высокий балл требует сложной задачи и сильного выполнения.

Перед финальной оценкой скилл требует аргументы за более низкий и более высокий балл. После этого он пересматривает оси при необходимости. Результаты добавляются в .self-eval-scores.jsonl в рабочей директории, а история помогает заметить одинаковые оценки в последних сессиях.

Скилл работает без внешних инструментов и зависимостей. Его стоит поставить, если вы хотите проверять качество работы Claude Code после выполнения задачи; для разовой оценки без истории он будет избыточен.

Какие задачи решает

  • оценить качество завершённой задачи
  • отделить сложность работы от качества выполнения
  • проверить завышение оценок ИИ
  • сохранить оценки между сессиями
  • провести проверку после code review

Примеры запросов агенту

  • `/self-eval`
  • `/self-eval the authentication refactor we just completed`
  • `/self-eval added pagination to the user list API`

Как установить self-eval

1Через маркетплейс плагинов

/plugin marketplace add alirezarezvani/claude-skills
/plugin install engineering-advanced-skills@claude-code-skills

Команда ставит плагин engineering-advanced-skills целиком, со всеми его скиллами

2Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill self-eval -a claude-code

3Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/self-eval/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/self-eval/

Из того же набора349

Весь набор →
engineering-skills Alireza Rezvani Каталог инженерных скиллов для Claude Code: помогает выбрать роль под задачу и загрузить только нужный SKILL.md. Подходит для архитектуры, тестов, DevOps и работы с данными. Claude Code 2 387установок finance-skills Alireza Rezvani Маршрутизирует финансовые запросы между тремя скиллами бандла: financial-analyst, saas-metrics-coach и month-end-close. Claude Code 2 312установок marketing-skills Alireza Rezvani Каталог и роутер для маркетинговых скиллов в Claude Code. Помогает выбрать нужный скилл для SEO, контента, CRO, каналов и других задач. Claude Code 2 264установок business-growth-skills Alireza Rezvani Маршрутизирует запросы по продажам и клиентскому сервису между четырьмя специализированными скиллами плагина в Claude Code. Claude Code 2 189установок engineering-advanced-skills Alireza Rezvani Индекс из 37 инженерных скиллов для архитектуры, автоматизации, надёжности и платформенных задач. Пригодится, когда проекту нужны отдельные рабочие сценарии. Claude Code 2 019установок product-skills Alireza Rezvani Оркестратор продуктовой работы для Claude Code. Маршрутизирует задачи между 16 направлениями и проверяет дерево возможностей скриптами. Claude Code 1 994установок pm-skills Alireza Rezvani Оркестрирует проектную работу через 8 PM-скиллов: Jira, Confluence, спринты, отчёты и коммуникации. Подходит для маршрутизации запросов и контроля delivery-цикла. Claude Code 1 975установок senior-backend Alireza Rezvani Скилл помогает проектировать архитектуру бэкенда, настраивать REST API и оптимизировать базы данных. Пригодится при создании роутов, ревью кода и нагрузочном тестировании. Claude Code 1 674установок

Похожие

acreadiness-assess официальный github Запускает аудит готовности репозитория к ИИ через AgentRC и строит автономный HTML-отчёт в reports/index.html. Пригодится перед настройкой инструкций для агентов. GitHub Copilot 158установок improve-codebase-architecture Matt Pocock Скилл ищет архитектурные узкие места в кодовой базе и показывает варианты углубления модулей в HTML-отчёте. Подойдёт для ревью перед рефакторингом. Claude Code 1 163 035установок tdd Matt Pocock Скилл управляет циклом красный-зелёный в TDD: проверяет, что тесты пишутся до кода, держит их на уровне публичных интерфейсов и не завязывает на внутреннюю структуру. Claude Code 1 141 062установок triage Matt Pocock Скилл проводит issue и внешние PR через роли триажа, проверку и подготовку брифа для агента. Подойдёт мейнтейнеру, который разбирает очередь задач. Claude Code 990 453установок codebase-design Matt Pocock Скилл помогает проектировать модули с небольшим интерфейсом и скрытой внутри сложностью. Подходит для рефакторинга, тестируемости и поиска чистого seam. Claude Code 850 344установок code-review Matt Pocock Проверяет изменения от выбранной точки по стандартам репозитория и требованиям задачи. Нужен для ревью ветки, PR или незавершённой работы. Claude Code 789 521установок implement Matt Pocock Выполняет задачу по спецификации или тикетам, ведёт работу через тесты и завершает её ревью с коммитом. Подходит для задач, где нужен дисциплинированный цикл разработки. Claude Code 774 700установок

Вопросы о self-eval

Как установить self-eval в Claude Code?

Используйте команду npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill self-eval -a claude-code.

Что делает self-eval?

Скилл оценивает амбициозность задачи и качество выполнения, объединяет их по матрице и сохраняет результат в .self-eval-scores.jsonl.

Нужны ли self-eval внешние инструменты или зависимости?

Нет. Это prompt-only скилл, которому не нужны внешние инструменты.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: "self-eval"
description: "Honestly evaluate AI work quality using a two-axis scoring system. Use after completing a task, code review, or work session to get an unbiased assessment. Detects score inflation, forces devil's advocate reasoning, and persists scores across sessions."
license: "MIT"
---

# Self-Eval: Honest Work Evaluation

ultrathink

**Tier:** STANDARD
**Category:** Engineering / Quality
**Dependencies:** None (prompt-only, no external tools required)

## Description

Self-eval is a Claude Code skill that produces honest, calibrated work evaluations. It replaces the default AI tendency to rate everything 4/5 with a structured two-axis scoring system, mandatory devil's advocate reasoning, and cross-session anti-inflation detection.

The core insight: AI self-assessment converges to "everything is a 4" because a single-axis score conflates task difficulty with execution quality. Self-eval separates these axes, then combines them via a fixed matrix that the model cannot override.

## Features

- **Two-axis scoring** — Independently rates task ambition (Low/Medium/High) and execution quality (Poor/Adequate/Strong), then combines via a lookup matrix
- **Mandatory devil's advocate** — Before finalizing, must argue for both higher AND lower scores, then resolve the tension
- **Score persistence** — Appends scores to `.self-eval-scores.jsonl` in the working directory, building history across sessions
- **Anti-inflation detection** — Reads past scores and flags clustering (4+ of last 5 identical)
- **Matrix-locked scoring** — The composite score comes from the matrix, not from direct selection. Low ambition caps at 2/5 regardless of execution quality

## Usage

After completing work in a Claude Code session:

```
/self-eval
```

With context about what to evaluate:

```
/self-eval the authentication refactor we just completed
```

The skill reviews the conversation history, identifies what was accomplished, scores it on both axes, runs the devil's advocate check, and appends the result to the score history file.

## Examples

### Example 1: Feature Implementation

```
/self-eval added pagination to the user list API
```

Output:
```
## Self-Evaluation

**Task:** Added cursor-based pagination to the user list API endpoint
**Ambition:** Medium — New feature with established patterns, but required careful backwards compatibility
**Execution:** Strong — All tests pass, handles edge cases, existing clients unaffected

**Devil's Advocate:**
- Lower: Pagination is well-documented. The pattern was copied from another endpoint with minor changes. Could argue Low ambition.
- Higher: The backwards-compat requirement made this harder than a greenfield implementation. Had to support both offset and cursor modes.
- Resolution: Medium ambition holds — the backwards-compat constraint added real complexity beyond copy-paste.

**Score: 4** — Solid execution on meaningful work with real constraints.
```

### Example 2: Bug Fix

```
/self-eval
```

Output:
```
## Self-Evaluation

**Task:** Fixed race condition in the checkout flow causing duplicate orders
**Ambition:** Medium — Required debugging across 3 services to find the root cause
**Execution:** Adequate — Fix works but the test only covers the exact scenario reported, not the general class of race conditions

**Devil's Advocate:**
- Lower: The fix was a single line (adding a mutex). Once found, it was trivial.
- Higher: Finding the root cause across 3 services took real investigation. The mutex placement required understanding the full flow.
- Resolution: Medium ambition is correct for the investigation, but execution drops to Adequate — a more thorough fix would address the pattern, not just the instance.

**Score: 3** — Good debugging work but the fix is narrow.
```

---

## What to Evaluate

$ARGUMENTS

If no arguments provided, review the full conversation history to identify what was accomplished this session. Summarize the work in one sentence before scoring.

## How to Score — Two-Axis Model

Score on two independent axes, then combine using the matrix. Do NOT pick a number first and rationalize it — rate each axis separately, then read the matrix.

### Axis 1: Task Ambition (what was attempted)

Rate the difficulty and risk of what was worked on. NOT how well it was done.

- **Low (1)** — Safe, familiar, routine. No real risk of failure. Examples: minor config changes, simple refactors, copy-paste with small modifications, tasks you were confident you'd complete before starting.
- **Medium (2)** — Meaningful work with novelty or challenge. Partial failure was possible. Examples: new feature implementation, integrating an unfamiliar API, architectural changes, debugging a tricky issue.
- **High (3)** — Ambitious, unfamiliar, or high-stakes. Real risk of complete failure. Examples: building something from scratch in an unfamiliar domain, complex system redesign, performance-critical optimization, shipping to production under pressure.

**Self-check:** If you were confident of success before starting, ambition is Low or Medium, not High.

### Axis 2: Execution Quality (how well it was done)

Rate the quality of the actual output, independent of how ambitious the task was.

- **Poor (1)** — Major failures, incomplete, wrong output, or abandoned mid-task. The deliverable doesn't meet its own stated criteria.
- **Adequate (2)** — Completed but with gaps, shortcuts, or missing rigor. Did the thing but left obvious improvements on the table.
- **Strong (3)** — Well-executed, thorough, quality output. No obvious improvements left undone given the scope.

### Composite Score Matrix

|                        | Poor Exec (1) | Adequate Exec (2) | Strong Exec (3) |
|------------------------|:---:|:---:|:---:|
| **Low Ambition (1)**   |  1  |  2  |  2  |
| **Medium Ambition (2)**|  2  |  3  |  4  |
| **High Ambition (3)**  |  2  |  4  |  5  |

**Read the matrix, don't override it.** The composite is your score. The devil's advocate below can cause you to re-rate an axis — but you cannot directly override the matrix result.

Key properties:
- Low ambition caps at 2. Safe work done perfectly is still safe work.
- A 5 requires BOTH high ambition AND strong execution. It should be rare.
- High ambition + poor execution = 2. Bold failure hurts.
- The most common honest score for solid work is 3 (medium ambition, adequate execution).

## Devil's Advocate (MANDATORY)

Before writing your final score, you MUST write all three of these:

1. **Case for LOWER:** Why might this work deserve a lower score? What was easy, what was avoided, what was less ambitious than it appears? Would a skeptical reviewer agree with your axis ratings?
2. **Case for HIGHER:** Why might this work deserve a higher score? What was genuinely challenging, surprising, or exceeded the original plan?
3. **Resolution:** If either case reveals you mis-rated an axis, re-rate it and recompute the matrix result. Then state your final score with a 1-2 sentence justification that addresses at least one point from each case.

If your devil's advocate is less than 3 sentences total, you're not engaging with it — try harder.

## Anti-Inflation Check

Check for a score history file at `.self-eval-scores.jsonl` in the current working directory.

If the file exists, read it and check the last 5 scores. If 4+ of the last 5 are the same number, flag it:
> **Warning: Score clustering detected.** Last 5 scores: [list]. Consider whether you're anchoring to a default.

If the file doesn't exist, ask yourself: "Would an outside observer rate this the same way I am?"

## Score Persistence

After presenting your evaluation, append one line to `.self-eval-scores.jsonl` in the current working directory:

```json
{"date":"YYYY-MM-DD","score":N,"ambition":"Low|Medium|High","execution":"Poor|Adequate|Strong","task":"1-sentence summary"}
```

This enables the anti-inflation check to work across sessions. If the file doesn't exist, create it.

## Output Format

Present your evaluation as:

## Self-Evaluation

**Task:** [1-sentence summary of what was attempted]
**Ambition:** [Low/Medium/High] — [1-sentence justification]
**Execution:** [Poor/Adequate/Strong] — [1-sentence justification]

**Devil's Advocate:**
- Lower: [why it might deserve less]
- Higher: [why it might deserve more]
- Resolution: [final reasoning]

**Score: [1-5]** — [1-sentence final justification]

© Alireza Rezvani · MIT · alirezarezvani/claude-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой