deepeval
AI アプリケーションに DeepEval の評価、トレース、データセット、Confident AI レポート、反復的な改善ループを追加するスキル。
導入
公式マーケットプレイスが未追加なら先に実行
- カテゴリ
- 開発
- 作者
- Confident AI
- GitHub
- confident-ai/deepeval
こんな用途に
- タスク完了度、回答の関連性、ハルシネーションなどの指標で AI アプリに DeepEval の評価を追加する
- エージェントの軌跡全体や、LLM 呼び出し・ツール使用・検索などの個別ステップを評価する
- トレーシングを追加し、評価用データセットを作る
- Confident AI のレポートを作成し、改善を繰り返す
始め方
- /plugin install deepeval@claude-plugins-official を実行する
- AI アプリへの DeepEval 評価やトレーシングの追加を Claude に頼む
- 結果をもとにモデル、プロンプト、構成を調整してもらい、再度評価する
導入前に
DeepEval はオープンソースで、指標には任意の LLM やローカルで動く NLP モデルを使えます。
プロジェクトの説明をもとに AI がまとめました。利用前に公式ドキュメントをご確認ください。
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あらゆるレガシーコードベースのガイド付きモダナイゼーション。/modernize で開始し、評価、インタラクティブなマップ、コードから抽出した業務ルール、承認用の計画を得た後、アップグレード・書き直し・再構築を実施し、新コードが旧コードと同じ挙動をすることを独立に検証。セキュリティ強化、1 ページのレポート、専門エージェント、任意のライブ進捗ペイン（早期アクセス）を含む。
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出典 anthropics/claude-plugins-official · 更新日 2026年10月11日 · 著作権は各作者に帰属します