コマンドラインからOmniRouteのA2Aサーバーへタスクを送り、実行履歴やログの確認、進行状況の監視、エージェント間通信のテストを行うスキル。
- サーバー状態とスキルを確認したいとき
- JSON入力でスキルを呼び出したいとき
- タスクの実行履歴やログの確認
LLMの回答を採点する評価セットを作成・実行し、進行状況や各回答の合否を確認するスキルです。モデル比較やCIでの品質判定にも使えます。
Create and run evaluation suites, watch live benchmark progress, view scorecards, compare model performance, and integrate eval runs with CI workflows from the CLI.
LLMの回答を期待する答えや採点基準と照らし合わせ、自動評価するテスト群を作成・実行します。完全一致、文字列の包含、正規表現、LLMによる判定を選べます。実行中の進行状況を端末で表示し、完了後は各サンプルの得点や合否、回答内容を確認できます。実行の一覧表示やキャンセルにも対応します。
同じ質問セットで複数モデルを比較したいときや、失敗した回答を調べたいときに向いています。評価結果をJSONで取得し、得点が基準を下回ったらCIという自動チェックの処理を失敗させる使い方も示されています。
omniroute CLIが必要です。評価セットと実行結果はローカルデータベースに保存されます。実行は非同期のため、結果を確認する際は完了状態を確かめます。資料には複数のコマンド形式が掲載されています。CI連携の例ではjqとpython3も使います。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Create and run evaluation suites, watch live benchmark progress, view scorecards, compare model performance, and integrate eval runs with CI workflows from the CLI.
npm install -g omniroute # or: npx omniroute
omniroute --version
evalExample:
omniroute eval
eval suitesExample:
omniroute eval suites
eval listExample:
omniroute eval list
eval get <suiteId>Example:
omniroute eval get <suiteId>
eval createFlags:
--file <path>Example:
omniroute eval create
eval run <suiteId>Flags:
-m, --model <id>--combo <name>--concurrency <n>--tag <tag>--watchExample:
omniroute eval run <suiteId>
eval listFlags:
--suite <id>--status <s>--since <ts>--limit <n>Example:
omniroute eval list
eval get <runId>Example:
omniroute eval get <runId>
eval results <runId>Flags:
--failedExample:
omniroute eval results <runId>
eval cancel <runId>Flags:
--yesExample:
omniroute eval cancel <runId>
eval scorecard <runId>Example:
omniroute eval scorecard <runId>
simulate [prompt]Flags:
--file <path>-m, --model <id>--combo <name>--reasoning-effort <level>--thinking-budget <n>--explainExample:
omniroute simulate [prompt]
<!-- skill:custom-start -->
<!-- Migrated from skills/omniroute-cli-eval/SKILL.md (preserved curated content) -->
Requires the omniroute CLI. See CLI entry-point skill for install + global flags.
Evals are automated test suites that score LLM outputs against expected answers or rubrics. OmniRoute stores suites and run results in its local database.
omniroute eval suites list # List all eval suites
omniroute eval suites list --json # JSON output
omniroute eval suites get <suiteId> # Full suite definition
omniroute eval suites create \
--name "code-quality" \
--rubric "exact-match" \
--samples-file ./samples.jsonl # JSONL: {input, expected_output}
Rubric options: exact-match, contains, llm-judge, regex.
--samples-file format (one JSON object per line):
{"input": "What is 2+2?", "expected_output": "4"}
{"input": "Translate 'hello' to Spanish", "expected_output": "hola"}
omniroute eval suites run <suiteId> \
--model claude-sonnet-4-6 # Run suite against a specific model
omniroute eval suites run <suiteId> \
--model gpt-4o \
--watch # Live TUI progress (EvalWatch)
The run is asynchronous. Use --watch for a live terminal dashboard or poll manually:
RUN_ID=$(omniroute eval suites run <suiteId> --model claude-sonnet-4-6 --output json | jq -r '.id')
omniroute eval get $RUN_ID
omniroute eval list # List all eval runs
omniroute eval list --json
omniroute eval get <runId> # Run details (status, model, score)
omniroute eval results <runId> # Per-sample results
omniroute eval scorecard <runId> # Full scorecard with pass/fail per sample
omniroute eval cancel <runId> # Cancel a running eval
omniroute eval scorecard <runId> --output json
Response fields per sample:
{
"id": "sample-1",
"score": 0.95,
"passed": true,
"input": "What is 2+2?",
"output": "4",
"expected": "4"
}
Run the same suite against multiple models and compare:
for MODEL in claude-sonnet-4-6 gpt-4o gemini-2.0-flash; do
omniroute eval suites run $SUITE_ID --model $MODEL --output json | jq '{model: .model, score: .score}'
done
# Run and fail CI if score drops below threshold
SCORE=$(omniroute eval suites run $SUITE_ID --model claude-sonnet-4-6 --output json | jq -r '.score')
python3 -c "import sys; score=float('$SCORE'); sys.exit(0 if score >= 0.90 else 1)"
suites create fails with invalid rubric → use one of: exact-match, contains, llm-judge, regexsuites run returns model not found → verify model ID with omniroute models --search <name>eval get shows status: failed → check omniroute logs --search eval for error detailsscorecard returns empty results → the run may still be running; poll omniroute eval get <runId> until status is completedまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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コマンドラインからOmniRouteのA2Aサーバーへタスクを送り、実行履歴やログの確認、進行状況の監視、エージェント間通信のテストを行うスキル。
Backup and restore OmniRoute data from the CLI. Trigger incremental snapshots, sync to cloud storage, manage backup schedules, and restore from archive files.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
AIへの推論リクエストをまとめてコマンドから投入し、進行状況の確認から結果・エラーの保存まで扱います。処理用ファイルの管理やCI/CDへの組み込みにも使えます。
端末からLLMに質問を送り、回答の逐次表示や対話を行うスキルです。ファイル入力、モデル選択、システムプロンプトの指定にも対応します。
プロンプトを短くする圧縮設定をコマンドラインで管理し、RTKやCavemanのルール、複数方式の組み合わせを調整して、実際の入力で結果を確認するスキル。
コマンドラインでAIに渡す情報の処理設定やフィルターを調整し、OmniRouteの接続先の切り替えと会話セッションの確認・管理を行うスキル。