/agent-evaluation
Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir ajan değerlendirmesi analiz edin ve üretin
$ npx -y skills add komunite/kalfa --skill agent-evaluation --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/agent-evaluation
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir ajan değerlendirmesi analiz edin ve üretin
SKILL.md
agent-evaluation.SKILL.mddescription: Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir ajan değerlendirmesi analiz edin ve üretin
Agent Evaluation
Amaç
Eyleme dönüştürülebilir, ölçülebilir sonuçlar sunan kapsamlı bir ajan değerlendirmesi analiz edin ve üretin. Bu beceri, her seferinde profesyonel düzeyde çıktı sağlayan, kalite doğrulamalı yapılandırılmış bir süreç sunar.
**Kategori**: Yapay Zeka ve Otomasyon
Girdiler
Zorunlu
- **Hedef**: Bu çıktı ile neyi başarmak istiyorsunuz
- **Bağlam**: İlgili arka plan bilgileri
İsteğe Bağlı
- **Kısıtlamalar**: Dikkate alınması gereken sınırlamalar veya gereksinimler
- **Mevcut Çalışma**: Üzerine inşa edilecek önceki belgeler veya veriler
Sistem Bağlamı
Başlamadan önce:
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için `memory.md`'yi oku
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için `knowledge-base.md`'yi kontrol et
- Projedeki mevcut ilgili belgeleri gözden geçir
- Bu çıktı ile ilgili `.claude/workspace/TaskBoard.md`'deki aktif görevleri not et
Süreç
Adım 1: Bağlam ve Araştırma
- Projedeki mevcut ajan değerlendirmesi belgelerini gözden geçir
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için `knowledge-base.md`'yi kontrol et
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için `memory.md`'yi kontrol et
- Kilit paydaşları ve gereksinimlerini belirle
- En uygun çerçeveyi seç: AI Readiness Assessment, Automation ROI Calculator, Human-in-the-Loop Design
Adım 2: Analiz ve Çerçeve Uygulaması
- Ajan değerlendirmesini yapılandırmak için seçilen çerçeveyi uygula
- Boşlukları, fırsatları ve riskleri belirle
- Başarı metriklerini tanımla: Time Saved Per Task, Automation Rate, Error Reduction %, Cost Per AI Operation
- Varsayımları ve bağımlılıkları belgele
- Yaklaşımı sektör en iyi uygulamalarına göre doğrula
Adım 3: Çıktıyı Oluştur
- Ajan değerlendirmesini aşağıdaki çıktı formatını kullanarak yapılandır
- Genel tavsiyeler değil, spesifik ve eyleme dönüştürülebilir öneriler ekle
- Uygulanabilir yerlerde somut rakamlar, zaman çizelgeleri ve kıyaslamalar ekle
- Tutarlılık için mevcut proje belgeleriyle çapraz referans yap
- Her bölümün değer kattığından emin ol — dolgu içeriği kaldır
Adım 4: Kalite Doğrulama
- [ ] Tüm zorunlu girdiler ele alındı
- [ ] Öneriler spesifik ve eyleme dönüştürülebilir (belirsiz değil)
- [ ] Rakamlar ve kıyaslamalar gerçekçi ve kaynaklı
- [ ] Çıktı formatı aşağıdaki spesifikasyona uyuyor
- [ ] knowledge-base kurallarıyla çelişki yok
- [ ] En iyi uygulamayı takip ediyor: Yüksek hacimli, düşük riskli görevlerle başla
Çıktı Formatı
# Agent Evaluation
## Yönetici Özeti
[Çıktının ve temel önerilerin 2-3 cümlelik özeti]
## Bağlam ve Hedefler
- **Hedef**: [Bunun neyi başardığı]
- **Hedef Kitle**: [Bunun kime yönelik olduğu]
- **Zaman Çizelgesi**: [Bunun ne zaman geçerli olduğu]
## Analiz
[Seçilen çerçeve kullanılarak yapılandırılmış analiz]
## Öneriler
1. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
2. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
3. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
## Uygulama
| Eylem | Sorumlu | Zaman Çizelgesi | Öncelik |
|-------|---------|-----------------|---------|
| [Eylem maddesi] | [Kim] | [Ne zaman] | [Yüksek/Orta/Düşük] |
## Başarı Metrikleri
| Metrik | Mevcut | Hedef | Ölçüm Yöntemi |
|--------|--------|-------|---------------|
| [KPI] | [Başlangıç] | [Hedef] | [Nasıl ölçülecek] |
## Riskler ve Azaltmalar
| Risk | Olasılık | Etki | Azaltma |
|------|----------|------|---------|
| [Risk] | [Y/O/D] | [Y/O/D] | [Eylem] |
## Sonraki Adımlar
- [ ] [Acil sonraki eylem]
- [ ] [Takip eylemi]
- [ ] [Gözden geçirme tarihi]
Uygulanabilir Çerçeveler
- AI Readiness Assessment
- Automation ROI Calculator
- Human-in-the-Loop Design
- RAG Architecture
- Agent Orchestration Patterns
- Responsible AI Framework
Temel Metrikler
- Time Saved Per Task
- Automation Rate
- Error Reduction %
- Cost Per AI Operation
- User Adoption Rate
- Output Quality Score
En İyi Pratikler
- Yüksek hacimli, düşük riskli görevlerle başla
- Kritik çıktılar için her zaman insan incelemesi yap
- Sadece doğruluğu değil, kazanılan zamanı ölç
- Promptları kod gibi sürüm kontrol et
- Sapma ve bozulma için aylık izleme yap
Tamamlandıktan Sonra
- Bu çıktı proje bağlamını veya önceliklerini değiştiriyorsa `memory.md`'yi güncelle
- Yeniden kullanılabilir öğrenimleri `knowledge-nominations.md`'ye ekle
- Takip eylemleri belirlendiyse, bunları `.claude/workspace/TaskBoard.md`'ye ekle
- Ek çalışma gerekiyorsa ilgili becerileri öner
Read more
description: Yapılandırılmış süreç, kalite kontrolleri ve sistem entegrasyonu ile bir ajan değerlendirmesi analiz edin ve üretin
Agent Evaluation
Amaç
Eyleme dönüştürülebilir, ölçülebilir sonuçlar sunan kapsamlı bir ajan değerlendirmesi analiz edin ve üretin. Bu beceri, her seferinde profesyonel düzeyde çıktı sağlayan, kalite doğrulamalı yapılandırılmış bir süreç sunar.
**Kategori**: Yapay Zeka ve Otomasyon
Girdiler
Zorunlu
- **Hedef**: Bu çıktı ile neyi başarmak istiyorsunuz
- **Bağlam**: İlgili arka plan bilgileri
İsteğe Bağlı
- **Kısıtlamalar**: Dikkate alınması gereken sınırlamalar veya gereksinimler
- **Mevcut Çalışma**: Üzerine inşa edilecek önceki belgeler veya veriler
Sistem Bağlamı
Başlamadan önce:
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için `memory.md`'yi oku
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için `knowledge-base.md`'yi kontrol et
- Projedeki mevcut ilgili belgeleri gözden geçir
- Bu çıktı ile ilgili `.claude/workspace/TaskBoard.md`'deki aktif görevleri not et
Süreç
Adım 1: Bağlam ve Araştırma
- Projedeki mevcut ajan değerlendirmesi belgelerini gözden geçir
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için `knowledge-base.md`'yi kontrol et
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için `memory.md`'yi kontrol et
- Kilit paydaşları ve gereksinimlerini belirle
- En uygun çerçeveyi seç: AI Readiness Assessment, Automation ROI Calculator, Human-in-the-Loop Design
Adım 2: Analiz ve Çerçeve Uygulaması
- Ajan değerlendirmesini yapılandırmak için seçilen çerçeveyi uygula
- Boşlukları, fırsatları ve riskleri belirle
- Başarı metriklerini tanımla: Time Saved Per Task, Automation Rate, Error Reduction %, Cost Per AI Operation
- Varsayımları ve bağımlılıkları belgele
- Yaklaşımı sektör en iyi uygulamalarına göre doğrula
Adım 3: Çıktıyı Oluştur
- Ajan değerlendirmesini aşağıdaki çıktı formatını kullanarak yapılandır
- Genel tavsiyeler değil, spesifik ve eyleme dönüştürülebilir öneriler ekle
- Uygulanabilir yerlerde somut rakamlar, zaman çizelgeleri ve kıyaslamalar ekle
- Tutarlılık için mevcut proje belgeleriyle çapraz referans yap
- Her bölümün değer kattığından emin ol — dolgu içeriği kaldır
Adım 4: Kalite Doğrulama
- [ ] Tüm zorunlu girdiler ele alındı
- [ ] Öneriler spesifik ve eyleme dönüştürülebilir (belirsiz değil)
- [ ] Rakamlar ve kıyaslamalar gerçekçi ve kaynaklı
- [ ] Çıktı formatı aşağıdaki spesifikasyona uyuyor
- [ ] knowledge-base kurallarıyla çelişki yok
- [ ] En iyi uygulamayı takip ediyor: Yüksek hacimli, düşük riskli görevlerle başla
Çıktı Formatı
# Agent Evaluation ## Yönetici Özeti [Çıktının ve temel önerilerin 2-3 cümlelik özeti] ## Bağlam ve Hedefler - **Hedef**: [Bunun neyi başardığı] - **Hedef Kitle**: [Bunun kime yönelik olduğu] - **Zaman Çizelgesi**: [Bunun ne zaman geçerli olduğu] ## Analiz [Seçilen çerçeve kullanılarak yapılandırılmış analiz] ## Öneriler 1. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri] 2. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri] 3. [Beklenen etkisiyle birlikte spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri] ## Uygulama | Eylem | Sorumlu | Zaman Çizelgesi | Öncelik | |-------|---------|-----------------|---------| | [Eylem maddesi] | [Kim] | [Ne zaman] | [Yüksek/Orta/Düşük] | ## Başarı Metrikleri | Metrik | Mevcut | Hedef | Ölçüm Yöntemi | |--------|--------|-------|---------------| | [KPI] | [Başlangıç] | [Hedef] | [Nasıl ölçülecek] | ## Riskler ve Azaltmalar | Risk | Olasılık | Etki | Azaltma | |------|----------|------|---------| | [Risk] | [Y/O/D] | [Y/O/D] | [Eylem] | ## Sonraki Adımlar - [ ] [Acil sonraki eylem] - [ ] [Takip eylemi] - [ ] [Gözden geçirme tarihi]
Uygulanabilir Çerçeveler
- AI Readiness Assessment
- Automation ROI Calculator
- Human-in-the-Loop Design
- RAG Architecture
- Agent Orchestration Patterns
- Responsible AI Framework
Temel Metrikler
- Time Saved Per Task
- Automation Rate
- Error Reduction %
- Cost Per AI Operation
- User Adoption Rate
- Output Quality Score
En İyi Pratikler
- Yüksek hacimli, düşük riskli görevlerle başla
- Kritik çıktılar için her zaman insan incelemesi yap
- Sadece doğruluğu değil, kazanılan zamanı ölç
- Promptları kod gibi sürüm kontrol et
- Sapma ve bozulma için aylık izleme yap
Tamamlandıktan Sonra
- Bu çıktı proje bağlamını veya önceliklerini değiştiriyorsa `memory.md`'yi güncelle
- Yeniden kullanılabilir öğrenimleri `knowledge-nominations.md`'ye ekle
- Takip eylemleri belirlendiyse, bunları `.claude/workspace/TaskBoard.md`'ye ekle
- Ek çalışma gerekiyorsa ilgili becerileri öner
Claude Code için Türkçe profesyonel işletim sistemi — 10 uzman agent, 22 komut, 993 skill, 6 katmanlı hafıza
Repo: komunite/kalfa
Other skills on kalfa.
- /academic-paper-reviewer
Uluslararası bir derginin tam akran denetimi (peer review) sürecini simüle eder: Makalenin alanını otomatik olarak tanımlar, 5 hakemi (Genel Yayın Yönetmeni + 3 Hakem + Şeytanın Avukatı) dinamik olarak yapılandırır. Bu hakemler; metodoloji, alan uzmanlığı, disiplinler arası
Open skill - /ai-adoption-plan
Design and document a ai adoption plan with structured process, quality checks, and system integration
Open skill - /ai-agent-design
Create a ai agent design with structured process, quality checks, and system integration
Open skill - /ai-assistant-spec
Create a ai assistant spec with structured process, quality checks, and system integration
Open skill - /ai-bias-audit
Analyze and produce a ai bias audit with structured process, quality checks, and system integration
Open skill - /ai-change-management
Create a ai change management with structured process, quality checks, and system integration
Open skill

