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paperclip-evals

按目的选择Paperclip的Runner评估或完整产品端到端评估,结合证据、执行记录、费用及失败分类进行验证、结果解读和报告。

原文查看原文说明

Choose, inspect, validate, and report Paperclip Runner or Product E2E evaluations while preserving evidence, provenance, cost, and failure classification.

AI 评分90分/ 100查看安装方法

适用场景

  • 选择Runner或产品端到端评估
  • 无需认证信息查看评估列表
  • 依据证据与执行记录分析失败
  • 利用已保存证据更新报告
  • 准备获得明确许可的实际评估

中文介绍

功能

根据目的选择Paperclip评估,检查定义、执行验证、解读结果并报告。Runner Evals检查Runner对模拟控制服务的行为;Product E2E Evals检查贯穿浏览器、服务器、数据库等组件的完整产品流程。结果附带源码版本、执行目标、模型、环境、重试、耗时、费用和判定程序版本,也保留未完成的尝试。

适用场景

适合不确定应选哪类评估,或需要根据证据分析失败原因时使用。区分产品问题、模型或提供商行为、判定或证据问题,以及执行基础设施问题。可在没有认证信息时查看评估列表,也可利用已保存证据更新报告展示,无需再次调用提供商。

使用示例

  • “选择适合这项检查的评估,并进行无需认证的验证。”
  • “检查保存的证据和执行记录,报告失败原因与费用。”

注意事项

需要检出Paperclip;若需Runner定义,还要参照私有的paperclip-evals。实际或付费运行须获得明确许可并具备所需认证信息,Daytona还需要固定的镜像。公开报告须排除机密信息和内部推理。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

客观评估

AI 仅根据 SKILL.md 的内容,从 4 个方面进行了评估。星标数和热度不计入评估。

指令清晰度能否看出何时使用、做什么
A良好明确Runner与产品端到端评估的选择标准,以及结果解读和报告的用途。
步骤具体性步骤、输入输出和示例是否具体
A良好列出参考文档、验证命令、记录项、失败分类及利用证据刷新报告的方法。
安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
A良好实际或付费运行须明确许可,并规定无需认证的验证及公开信息限制。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足要求仓库、认证信息和固定的Daytona镜像,但未提供配置步骤。

总分按每项 A=25 分、B=15 分、C=5 分相加。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月20日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md3.3 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Paperclip evals

Use this skill when a request concerns Paperclip evaluation selection, interpretation, evidence, history, or a live run. Read doc/evals.md in the Paperclip repository first. It defines the two families and their boundaries.

Discover the repository

Do not assume the skill's installed location is inside a checkout. Locate the repo explicitly with git rev-parse --show-toplevel from the current directory, or inspect likely workspace roots and select the checkout containing package.json, tests/runner-e2e, and packages/paperclip-runner. Locate the private sibling paperclip-evals only when a Runner Eval needs its definitions; use an explicit PAPERCLIP_EVALS_ROOT or a discovered sibling checkout. Never invent a relative path from this copied skill into the repository.

Route the request

Choose Runner Evals for real runner/provider protocol behavior against the mock control plane. Authoritative details are in packages/paperclip-runner/docs/runner-protocol-live-evals.md and the sibling paperclip-evals/evals/paperclip-runner definitions.

Choose Product E2E Evals for real browser/server/database/runner/provider workflows, including local and Daytona environments. Read tests/runner-e2e/README.md, then FIXTURES.md, SECURITY.md, or EVERYDAY-WORKFLOWS.md as relevant. Everyday Workflows remain Product E2E even when imported into Evalbook. “Headless” is a browser mode, not a family.

Work safely

Start with read-only catalog inspection and credential-free validation. For Product E2E use pnpm test:e2e:runner:typecheck, pnpm test:e2e:runner:unit, and pnpm test:e2e:runner -- --list; run one explicit cell only when the user has authorized a live/paid run and the needed credentials and immutable Daytona image are configured. For Runner Evals use the pinned eval revision and the documented workflow/CLI. Never use a partial selector as evidence of full coverage.

Keep source revisions, definition/catalog fingerprints, model/profile, environment, selected cells, retries, timing, usage/cost coverage, and grader version attached to every interpretation. Preserve partial attempts and classify failures as product, model/provider behavior, grading/evidence, or infrastructure from the observed failure and supported cause. A usable completed behavior failure is not infrastructure; missing provider/profile, transport, startup, or evidence requires examining the evidence before choosing the cause.

Use the existing family generator and viewer. Public projections may contain sanitized fixture conversation and allowlisted tool outcomes/evidence; follow the family's projection and publisher checks. Do not expose raw trusted artifacts, credentials, secrets, private data, provider session IDs, or hidden reasoning. A refresh from retained evidence has zero provider calls and remains the original measurement with a new presentation. Link the public histories and hub from doc/evals.md when reporting results.

For adding a case or fixture, use the narrower add-runner-eval or add-product-e2e-eval skill.

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