评分指标与双 Agent 评测（进阶）

这是进阶内容，面向想理解 eval 如何打分、指标怎么算、以及自动多轮评测怎么跑的用户。日常评估看快速上手即可。

本页是源码/维护者进阶内容。普通用户不需要 clone Comet 来运行评估。只有要复核评分器、任务证据或自动交互实现时，才需要拉取源码。日常运行请看快速上手。

Comet eval 先用任务检查结果判断一次运行是否通过。 rubric、pass@k、pass^k 和加权分数是诊断层信息，用来定位问题和比较版本。对于多阶段工作流，任务交互可由“被测 Agent + 用户模拟 Agent”自动完成。

读报告时先看这些

阅读报告时按以下顺序检查：

顺序	报告信号	判断什么
1	`checks_failed`	这次运行是否真的失败；为空才算通过
2	failure attribution	失败该归到环境、workflow、task 还是模型
3	`pass@k` / `pass^k`	Skill 是偶尔能成功，还是重复运行稳定
4	`weighted_score`	质量维度的加权诊断分
5	最低 rubric 维度	下一轮优化优先投到哪里

发布判断不能只看 weighted_score。一次运行是否通过由 checks_failed 决定。 rubric、pass@k 和 pass^k 用于诊断与对比。

评分指标

指标	回答的问题	类型	是否门禁
rubric 各维度分（0.0–1.0）	这个维度做得怎么样	诊断参考	否（不作为门禁）
weighted_score（加权总分）	综合质量如何	诊断参考	否
RubricAvg（报告列）	该次运行的维度均分	诊断参考	否
pass@k	k 次里至少成功一次的概率（能力上限）	跨多次运行统计	否
pass^k	k 次全部成功的概率（可靠性下限）	跨多次运行统计	否
工作流契约检查	被测 Skill 是否真的按契约触发	硬性判定	是（缺必需 Skill 会失败）
任务校验器通过/失败	这次实现到底对不对	硬性判定	是（决定 pass/fail）

rubric 和 pass 指标用于诊断和比较。通过条件是 checks_failed == []。大多数失败来自任务校验器，但 profile 也会把必需 Skill 未触发等工作流契约问题写入 checks_failed。

证据从哪里来

Comet eval 从 Claude CLI 的 stream-json、任务产物、校验器结果和 Runtime 状态中收集运行证据。单轮评测会在 Docker 里的任务目录直接运行被测 Agent：

claude -p "$prompt" \
  --dangerously-skip-permissions \
  --output-format stream-json \
  --verbose

eval harness 会先保存本次运行的原始 stdout / stderr，再逐行解析 stdout 的 JSONL 事件。解析器会提取：

result 事件里的 duration_ms、num_turns、token 和 cost
tool_use 事件里的工具调用
Bash 命令，作为 commands_run
Write / Edit 文件路径，作为 files_created / files_modified
Skill 调用，作为 skills_invoked
对应的 tool_result 输出，挂回原工具调用

因此，报告里的 Skills invoked、commands_run、tool_calls、files_created、token/cost 等，都是从 Claude CLI 结构化事件流整理出的可观测行为日志。

stream-json 仍然只是可观测行为日志。它适合统计工具调用、命令、Skill 调用、文件变化和成本。但它不包含模型内部推理，也不能直接证明内部决策的因果链。 schema 变化、损坏的 JSON 行、CLI 版本变化都可能影响解析。因此 raw stdout/stderr 必须保留用于审计。

轨迹和事件流不是一回事

Comet Classic runtime 自己也会写 .comet/trajectory*.jsonl，记录状态推进，例如 state_transitioned。这类 trajectory 是恢复能力的证据之一，rubric 会在 recovery_resilience 里检查它是否存在。但 pass@k / pass^k 不从 trajectory 计算，rubric 的大部分维度也不是只看 trajectory。主证据来源是 Claude CLI stream-json、任务目录里的产物、任务校验器结果，以及 Comet runtime 留下的状态文件。

rubric 评分

rubric 把 Skill 的质量拆成多个维度，每个维度由若干二元（pass/fail）检查项组成，维度分 = 通过项数 / 总项数（0.0–1.0）。每个维度输出一行 [RUBRIC] <维度>: <分> - <原因>。评分方法论（对齐 Galileo、Hebbia、τ-bench 等业界实践）：

每个维度含 N 个二元检查项
维度分 = passed / total（0.0–1.0）
加权总分 = Σ(维度分 × 权重) / Σ(权重)
权重反映维度对工作流质量的重要性

三套 rubric

eval 内置三套 rubric，对应三种 profile：

Profile	维度数	权重和	交互模式	适合
`generic`	7	7.7	`none`（单轮）	通用 Skill 冒烟
`comet-workflow`	10	12.0	`auto_user`（多轮）	经典 `/comet` 五阶段
`authoring-skill`	11	12.8	`auto_user`（多轮）	`/comet-any` 生成物

comet-workflow rubric（10 维）

这一套用于评估经典五阶段工作流。十个 [RUBRIC] 维度分只作诊断参考。但 profile 仍会做工作流契约检查。如果没有真实触发 comet、嵌套 Comet 阶段 Skill、OpenSpec 依赖 Skill 或 Superpowers 依赖 Skill，会触发硬失败。

维度	权重	检查什么
`business_completion`	2.0（最高）	基线校验器通过比例（业务任务到底做对没）
`workflow_completion`	1.0	工作流自身步骤的完成度
`main_flow`	1.5	五阶段（open→design→build→verify→archive）有多少阶段留下证据
`gate_guard`	1.5	是否用了 `comet-guard` / `transition` / `--apply`
`artifact_quality`	1.2	proposal/design/tasks/test 是否有实质内容（proposal≥10 行、design 含权衡关键词、tasks≥3 个勾选项、有断言测试）
`skill_invocation`	1.0	是否真实观测到 comet 入口、嵌套 Comet 阶段 Skill、OpenSpec 依赖 Skill、Superpowers 依赖 Skill，且入口先于阶段 Skill
`spec_drift`	1.0	build 期改的 delta spec 是否在归档前 reconcile（没动 spec 则中性 1.0）
`decision_point_compliance`	1.0	是否在决策点暂停问用户而非自动决策（ask 调用数 ≥ mutation 数的一半）
`recovery_resilience`	1.0	中断后是否正确保留和恢复状态（checkpoint/trajectory/context/pending/.comet.yaml 五项）
`efficiency`	0.8（最低）	成本归一化（turns≤80、tools≤150、duration≤600s 三项）

generic rubric（7 维）

评估通用 Skill。和 comet-workflow 不同，它对”必需 Skill 未被调用”会产生硬失败（当 require_skill_invocation: true 时），其余维度仅提供诊断信息。

维度	权重	检查什么
`completion`	2.0	基线校验器通过比例
`safety_boundary`	1.2	是否有危险命令（`rm -rf`、`git reset --hard`、`curl ... \| sh`）
`skill_invocation`	1.0	required skills 是否都被调用（未配置则中性 1.0）
`artifact_presence`	1.0	expected_artifacts 是否存在（支持 glob）
`instruction_following`	1.0	是否有失败检查提到 “constraint”
`interaction_compliance`	0.8	auto_user 模式下外层往返是否超 max_turns
`efficiency`	0.7	同 comet 的 efficiency 阈值

authoring-skill rubric（11 维）

评估 /comet-any 生成的 Skill 包。它先继承 generic 的四个共享维度，再加七个包专属检查。缺 SKILL.md、缺 resolved-skills.json、缺 workflow-protocol.json、缺 Engine 文件、缺 authoring-lanes.json、缺 skill-review.md 都会产生硬失败。

维度	权重	检查什么
`workflow_route_conformance`	1.5（与 completion 并列最高）	协议路由顺序是否与期望节点序一致、内部 Node Skill 文件是否齐全、`comet/eval.yaml` 是否列出路由
`completion`	1.5	继承自 generic
`generated_package`	1.4	包存在 + SKILL.md 含路由/停顿点/workflow 与 resolved-skill 引用/恢复指引
`resolved_skill_evidence`	1.2	`reference/resolved-skills.json` 存在且 `sourceSummaries` 非空
`engine_contract`	1.2	`comet/` 下有 `skill.yaml`/`guardrails.yaml`/`checks.yaml`/`eval.yaml`（轻量包无 Engine 则中性 1.0）
`authoring_lanes`	1.2	`reference/authoring-lanes.json` 含 6 条必需 lane（skill-core/script-contract/reference/pause-points/eval/skill-review）且 review 通过
`safety_boundary`	1.2	继承自 generic
`skill_invocation`	1.0	继承自 generic
`artifact_presence`	1.0	继承自 generic
`review_gate`	0.8	`reference/skill-review.md` 报告通过、authoring-lanes review 通过、无阻塞 finding
`review_readiness`	0.8（最低）	generic 层无硬失败则为 1.0

加权总分公式

weighted_score = Σ(维度分 × 权重) / Σ(权重)

每个维度输出一行 [RUBRIC] <dim>: <score> - <reason>，最后输出一行 [RUBRIC] weighted_score: <分>。

RubricAvg（报告列）

报告里的 RubricAvg 列是该次运行所有维度分（含 weighted_score 行）的简单均分（sum/len）。跨多次运行时是各运行均分的均值。它是快速横向对比的汇总，和单 rubric 的 weighted_score（用各自权重）算法不同。

LLM-as-judge 覆盖（可选）

设置 BENCH_LLM_JUDGE=1 可启用 LLM-as-judge。默认情况下，Comet 的最终 weighted_score 来自规则分，而不是 LLM judge。规则型 rubric 能抓结构信号（文件存在、命令执行），但难以判断产物是否有实质内容。 LLM judge 会让裁判模型读取 workspace artifacts 后重新打分，并输出 [RUBRIC-JUDGE]（与规则分 [RUBRIC] 区分）。该机制是 best-effort：若 judge 失败，会回退到规则分，不影响整次运行。 judge 在宿主机（不在 Docker 内）通过复用 claude CLI 运行，不引入新依赖。但裁判配置和被测 Agent 配置是有意隔离的：启用 BENCH_LLM_JUDGE=1 时，必须显式设置 BENCH_JUDGE_MODEL，不能回退复用主模型的 ANTHROPIC_MODEL。如果配置了 BENCH_JUDGE_BASE_URL 和 BENCH_JUDGE_AUTH_TOKEN / BENCH_JUDGE_API_KEY，judge 会优先直接调用 Anthropic Messages HTTP（/v1/messages）。没有专用 judge endpoint 时，才回退到宿主机 claude CLI，并在子进程里清除继承来的主 ANTHROPIC_* provider 设置，再把独立裁判配置映射给自己的 CLI 调用：

环境变量	用途
`BENCH_JUDGE_MODEL`	必填。裁判模型；direct HTTP 时作为 request model，CLI fallback 时传给 `claude --model` 和子进程 `ANTHROPIC_MODEL`
`BENCH_JUDGE_AUTH_TOKEN`	可选。裁判专用 Anthropic 兼容代理 token，优先于 `BENCH_JUDGE_API_KEY`
`BENCH_JUDGE_BASE_URL`	可选。裁判专用 Anthropic 兼容代理地址
`BENCH_JUDGE_API_KEY`	可选。裁判专用 Anthropic API key；设置 auth token 时不会传入子进程

这样设计是为了避免”同一个模型既当选手又当裁判”：主 Agent 可以继续使用自己的 ANTHROPIC_MODEL、ANTHROPIC_BASE_URL 和 token，judge 必须单独声明模型和 provider。direct HTTP 路径也能避开某些严格 Anthropic 兼容代理不接受 Claude CLI 额外请求参数的问题。若开启了 BENCH_LLM_JUDGE=1 但缺少 BENCH_JUDGE_MODEL，报告会写入：

[RUBRIC-JUDGE] status: skipped - BENCH_JUDGE_MODEL is required when BENCH_LLM_JUDGE=1

这种 skipped 状态不会被标记为 enabled_and_successful，也不会调用裁判模型。不同 profile 覆盖的维度不同：

Profile	覆盖维度	说明
`comet-workflow`	`artifact_quality`、`spec_drift`、`main_flow`	重新打分规则较弱的三个定性维度（`llm_judge.py`）
`generic` / `authoring-skill`	`task_completion`、`output_quality`、`instruction_adherence`	通用三维度，外加任务在 `task.toml` 里声明的 `rubric_criteria` 作为 `custom_N` 维度（`generic_llm_judge.py`）

generic/authoring 的三维度评分标准：

维度	1.0（满分）	0.5	0.0
`task_completion`	全部需求满足、产物存在且正确、基线检查通过	部分完成	关键产物缺失或为空
`output_quality`	结构良好、完整、非平凡、有思考痕迹	存在但内容单薄、勉强达标	缺失、空、明显 stub
`instruction_adherence`	完全遵守指令和约束、无违禁模式、工具使用得当	轻微偏离但核心意图保留	严重违反、危险命令、约束失败

judge 收集 workspace 文件时跳过 .git、node_modules、.comet 等目录，单文件上限 3000 字符、总预算 20000 字符，大文件（>50KB）和二进制文件会被跳过，保证 prompt 不失控。裁判必须按 [RUBRIC-JUDGE] <dim>: <score> - <reason> 格式逐行输出，每个 reason ≤25 词并引用具体内容。

pass@k 与 pass^k

这两个指标衡量能力 vs 可靠性，是评估 Skill 能否反复稳定运行的关键。它们基于多次重复运行产生的通过/失败序列计算。

定义

指标	公式	含义
pass@k（能力上限）	`1 - C(n-c, k) / C(n, k)`	k 次独立尝试里至少一次成功的概率（HumanEval 无偏估计）
pass^k（可靠性下限）	`1.0` 当且仅当 `c == n`，否则 `0.0`	k 次尝试全部成功的概率

其中 n = 总运行数，c = 成功运行数。“成功”= 该次运行任务校验器零失败。

为什么需要两个

小鱼对比 pass@k 的至少一次成功和 pass^k 的每次稳定成功

pass@k 看能力上限，pass^k 看可靠性下限，两者差距越大越不稳定

pass@k 高、pass^k 低：能力够，但不稳定。它代表“能做，但不能保证每次都做对”，对高频使用的 Skill 是危险信号。
两者都高：既能做，又能持续做对，才算可信赖。

报告会显示 pass@k − pass^k 的差值，供比较重复运行结果。

怎么得到多次运行

重复运行由 eval harness 内部的 pytest 选项 --count N 驱动：它把每个 (task, treatment) 组合重复 N 次，产生 N 个独立的通过/失败结果（comet eval 单次运行只产出 pass@1/pass^1）。对比报告先过滤出 analysis set：明确的环境或运行器本身的问题会被排除，flagged run 仍进入主统计但会被标出。analysis set 里的这 N 个布尔值就是 pass@k/pass^k 的输入。

# 重复 5 次，让 pass@k/pass^k 有意义
# （重复运行在 eval harness 内部由 pytest --count 5 驱动）

报告在运行数不足时会警告重复次数不够（pass@k/pass^k 的 k>1 至少需要 2 次运行才有意义）。单次运行只能算 pass@1/pass^1，k>1 的指标需要多次重复。

k 怎么选

报告从 {1, 2, 5} 里取不超过实际运行数 n 的 k 值（k 被 clamp 到 n），不足时回退到 [1]。报告列：pass@1 [pass@2 pass@5] 和 pass^1 [pass^2 pass^5]。

出现在哪

pass@k/pass^k 不在 summary.md，而在对比报告（comparison_report.md）的 ## pass@k / pass^k — capability vs reliability 章节。它们是信息性的，不是门禁。

双 Agent 自动交互评测

对于多阶段工作流类 Skill（comet-workflow 和 authoring-skill profile），评测由两个 Agent 自动交互完成，不需要真人介入。

两个角色

角色	做什么	会话
被测 Agent（subject）	跑被测 Skill（如 `/comet` 五阶段）	单一连续会话，每轮 `--resume` 续接
用户模拟 Agent（simulator）	在决策点模拟用户回复（批准合理方案、选合理默认、只在真有歧义时澄清）	每个决策点一次性的 `claude -p` 调用，无状态

交互循环

循环最多 max_turns 次外层往返（comet-workflow 常见为 12 次，authoring-skill 常见为 8 次），命中”完成”（archive complete / workflow complete / all 5 phases 等）则提前结束。每一轮被测 Agent 都用 --output-format stream-json --verbose 运行。loop 驱动只把每轮被测 Agent 的 stream-json stdout 拼接起来给 harness 解析。用户模拟 Agent 的一次性回复不会进入主事件流。因此，事件统计只反映 subject Agent 的可观测行为。

max_turns 不是被测 Agent 内部真实工作轮数，也不是工具调用次数。一次外层往返指：被测 Agent 跑到决策点，用户模拟 Agent 回复，然后被测 Agent 用 —resume 继续。同一次往返内部仍可能包含多条 assistant 消息、工具调用和文件操作。

决策点检测

被测 Agent 的输出文本匹配这些信号就判定为决策点（不区分大小写）：

? | confirm | choose | proceed | continue | approve | select an option |
which (option|approach|name) | enter the | provide | would you | shall we |
do you want | preferred

也支持自定义 --decision-pattern。

用户模拟 Agent 的指令

模拟 Agent 收到的是 simulator prompt + 被测 Agent 的最后一条消息，指令要求它：

收到确认请求时，批准提出的方案/名字/计划
需要做选择时，选最合理的默认
只在问题对”做什么”真正有歧义时才要求澄清
永不拒绝，永远让工作流前进
不写代码或文件

comet-workflow 用 COMET_SIMULATOR_PROMPT，generic/authoring 用 GENERIC_SIMULATOR_PROMPT（措辞略简）。模拟回复为空时回退到 "Yes, please proceed with the recommended option."。

自定义模拟器提示词

auto_user 评测的模拟器指令可被覆盖。默认从 eval/simulator-instruction.md 读取。这个文件预置了上面几条原则。两种覆盖方式（优先级从高到低）：

方式	怎么设	作用范围
`--simulator-prompt "..."`	pytest 命令行参数	单次运行
`BENCH_SIMULATOR_PROMPT_FILE=<path>`	环境变量（可写进用户级 `.env`）	所有 auto_user 运行

BENCH_SIMULATOR_PROMPT_FILE 的相对路径从 eval/ 解析，默认值为 simulator-instruction.md，文件存在时才会读取。通过替换该文件，可以测试不同用户行为配置，而不需要修改 harness 代码。

设计目的

工作流类 Skill 会在决策点暂停等用户确认。如果评测只跑单轮，Skill 会卡在第一个决策点。双 Agent 循环让评测自动跑完整条工作流（open→…→archive），并由用户模拟 Agent 生成合理、能推动流程的决策点输入。这样测出来的 rubric 分和 pass/fail 才反映真实使用场景。

单轮 vs 多轮

generic profile（interaction.mode: none）：单轮，被测 Agent 一次性跑完（适合不需交互的冒烟任务）。
comet-workflow / authoring-skill profile（interaction.mode: auto_user）：多轮，启用双 Agent 循环。

comet-* 开头或 category: comet 的任务会自动推断为 comet-workflow profile 并启用 auto_user。

评测的三个轴：treatment × task × reps

一次评测是三个轴的笛卡尔积：

轴	含义	例子
task	一个评测任务（目录，含 instruction/environment/validation）	`comet-fix-median`（修 bug 维度）
treatment	实验条件（注入哪些 Skill / CLAUDE.md）	`CONTROL`（无 Skill 基线）、`COMET_FULL`（注入 comet）
reps	重复次数（harness 内部 `--count N`）	`--count 5` 每个 (task,treatment) 跑 5 次

treatment 实现 A/B 对比

同一任务跑多个 treatment，就能测出 Comet Skill 的边际效果：

Treatment	注入	用途
`CONTROL`	无 Skill 基线	对照
`COMET_FULL`	comet 主 + 7 个阶段子 Skill + brainstorming（v3，`.mjs` 运行时）	当前版本
`COMET_FULL_039`	0.3.9 冻结基线（`.sh` 运行时）	回归对比

对比报告（compare_baselines.py）把 COMET_FULL（WORKFLOW）和 COMET_FULL_039（BASELINE）跨 rubric 维度对比，CONTROL 仅作上下文。

指标怎么进报告

报告位置	内容
`summary.md` 的 Results 表	每个 treatment 一行：Checks + 各 rubric 维度列 + RubricAvg + Turns/Duration/Tools/Tokens/Cost
`summary.md` 的 Aggregated by Treatment（reps>1 时）	Reps Passed、Checks、Avg Turns/Duration、Tokens、Cost、Skills、Scripts
每次 `report.json`	passed、checks_passed[]、checks_failed[]、events_summary（含 failure_attribution）、rubric 分
`comparison_report.md`	pass@k/pass^k 表（能力 vs 可靠性）+ rubric 维度跨 treatment 对比

详见读取评估报告。

下一步

读取评估报告 — 报告结构和失败归因
Eval harness — collect/run 内部机制和环境变量
评估系统概览 — eval 在发布流程中的位置
comet eval 命令 — 完整选项参考

快速上手（基础）

方法论：为什么评估决定 Skill 演进

真实评估实验

深入掌握（进阶）

相关命令

评分指标与双 Agent 评测（进阶）

读报告时先看这些

评分指标

证据从哪里来

轨迹和事件流不是一回事

rubric 评分

三套 rubric

comet-workflow rubric（10 维）

generic rubric（7 维）

authoring-skill rubric（11 维）

加权总分公式

RubricAvg（报告列）

LLM-as-judge 覆盖（可选）

pass@k 与 pass^k

定义

为什么需要两个

怎么得到多次运行

k 怎么选

出现在哪

双 Agent 自动交互评测

两个角色

交互循环

决策点检测

用户模拟 Agent 的指令

自定义模拟器提示词

设计目的

单轮 vs 多轮

评测的三个轴：treatment × task × reps

treatment 实现 A/B 对比

指标怎么进报告

下一步

​读报告时先看这些

​评分指标

​证据从哪里来

​轨迹和事件流不是一回事

​rubric 评分

​三套 rubric

​comet-workflow rubric（10 维）

​generic rubric（7 维）

​authoring-skill rubric（11 维）

​加权总分公式

​RubricAvg（报告列）

​LLM-as-judge 覆盖（可选）

​pass@k 与 pass^k

​定义

​为什么需要两个

​怎么得到多次运行

​k 怎么选

​出现在哪

​双 Agent 自动交互评测

​两个角色

​交互循环

​决策点检测

​用户模拟 Agent 的指令

​自定义模拟器提示词

​设计目的

​单轮 vs 多轮

​评测的三个轴：treatment × task × reps

​treatment 实现 A/B 对比

​指标怎么进报告

​下一步

读报告时先看这些

评分指标

证据从哪里来

轨迹和事件流不是一回事

rubric 评分

三套 rubric

comet-workflow rubric（10 维）

generic rubric（7 维）

authoring-skill rubric（11 维）

加权总分公式

RubricAvg（报告列）

LLM-as-judge 覆盖（可选）

pass@k 与 pass^k

定义

为什么需要两个

怎么得到多次运行

k 怎么选

出现在哪

双 Agent 自动交互评测

两个角色

交互循环

决策点检测

用户模拟 Agent 的指令

自定义模拟器提示词

设计目的

单轮 vs 多轮

评测的三个轴：treatment × task × reps

treatment 实现 A/B 对比

指标怎么进报告

下一步