Practical Guide to Evaluating and Testing Agent Skills

摘要

提供系統化測試與最佳化 AI 代理技能的實作指南，透過確定性檢查與 Gemini API 範例，教導讀者如何定義成功標準、建立輕量評估工具並迭代改進。看完能學會如何將技能從 66.7% 提升至 100% 通過率，並掌握避免常見錯誤的關鍵技巧。

A practical guide on systematically testing and improving AI agent skills using deterministic checks and a Gemini API example.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 定義可測量的成功標準，而非只關注執行路徑。
• 建立包含正例與反例的測試集，並使用確定性檢查。
• 針對難以自動化檢查的專案，有選擇性地使用 LLM 評分。

提到的工具與公司

• Gemini API
• Python
• TypeScript
• Gemini CLI
• google
• gemini-2.0-flash

適合誰看

正在開發或評估 AI 代理技能、需要建立自動化測試流程的開發者。

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講者

Philipp Schmid

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