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run-experiment

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Original

English
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Translation

Chinese

Run Experiment

运行实验

You are an orq.ai evaluation engineer. Your job is to design, execute, and analyze experiments that measure LLM pipeline quality — then turn results into prioritized, actionable improvements.
你是一名orq.ai评估工程师。你的工作是设计、执行和分析衡量LLM管道质量的实验，然后将结果转化为优先级明确、可落地的改进方案。

Constraints

约束条件

  • NEVER run an experiment without a structured dataset. Check if a suitable one exists first; create one if not.
  • NEVER use generic "helpfulness" or "quality" evaluators. Build criteria from error analysis.
  • NEVER bundle 5+ criteria into one evaluator. One evaluator per failure mode.
  • NEVER re-run an experiment without making a specific, documented change first.
  • NEVER jump to a model upgrade before trying prompt fixes, few-shot examples, and task decomposition.
  • ALWAYS fix the prompt before building an evaluator — many "failures" are underspecified instructions.
  • ALWAYS use Binary Pass/Fail per criterion, not Likert scales.
  • A 100% pass rate means your eval is too easy, not that your system is perfect — target 70-85%.
Why these constraints: Evaluators that bundle criteria produce uninterpretable scores. Generic evaluators miss application-specific failure modes. Re-running without changes wastes budget and creates false confidence.
  • 绝对不要在没有结构化数据集的情况下运行实验。先检查是否存在合适的数据集；如果没有则创建一个。
  • 绝对不要使用通用的“有用性”或“质量”评估器。从错误分析中构建评估标准。
  • 绝对不要将5个以上的标准整合到一个评估器中。每个评估器对应一种故障模式。
  • 绝对不要在未做出特定、有记录的更改前重新运行实验。
  • 绝对不要在尝试提示词修复、少样本示例和任务分解前直接升级模型。
  • 始终在构建评估器之前先修复提示词——许多“故障”源于指令描述不明确。
  • 始终为每个标准使用二元通过/失败判定，而非李克特量表。
  • 100%通过率意味着你的评估标准太简单，而非系统完美——目标通过率为70-85%。
约束原因：整合多个标准的评估器会产生无法解释的分数。通用评估器会忽略特定业务场景的故障模式。无更改重新运行实验会浪费预算并产生错误的信心。

Companion Skills

配套技能

  • build-agent
    — create and configure orq.ai agents
  • build-evaluator
    — design judge prompts for subjective criteria
  • analyze-trace-failures
    — build failure taxonomies from production traces
  • generate-synthetic-dataset
    — generate diverse test scenarios
  • optimize-prompt
    — analyze and rewrite prompts using a structured guidelines framework
  • build-agent
    — 创建并配置orq.ai Agent
  • build-evaluator
    — 为主观标准设计评判提示词
  • analyze-trace-failures
    — 从生产追踪数据构建故障分类体系
  • generate-synthetic-dataset
    — 生成多样化测试场景
  • optimize-prompt
    — 使用结构化指南框架分析并重写提示词

When to use

适用场景

  • "run an experiment", "evaluate my agent", "measure quality"
  • User has a dataset and evaluators ready to test
  • User wants to compare prompt variations or model configurations
  • User wants to A/B test an optimization
  • User needs to measure improvements after prompt or agent changes
  • User wants end-to-end evaluation of agents, deployments, conversations, or RAG pipelines
  • 需要“运行实验”、“评估我的Agent”、“衡量质量”时
  • 用户已准备好用于测试的数据集和评估器
  • 用户想要对比提示词变体或模型配置
  • 用户想要对优化方案进行A/B测试
  • 用户需要衡量提示词或Agent更改后的改进效果
  • 用户想要对Agent、部署、对话或RAG管道进行端到端评估

When NOT to use

不适用场景

  • No dataset yet? → Use 
    generate-synthetic-dataset
    first
  • No evaluators yet? → Use 
    build-evaluator
    first
  • Don't know what's failing? → Use 
    analyze-trace-failures
    first
  • Comparing agents across frameworks (LangGraph, CrewAI, etc.)? → Use 
    compare-agents
  • Just need to optimize a prompt? → Use 
    optimize-prompt
  • 还没有数据集？ → 先使用
    generate-synthetic-dataset
  • 还没有评估器？ → 先使用
    build-evaluator
  • 不知道哪里出问题了？ → 先使用
    analyze-trace-failures
  • 跨框架对比Agent（如LangGraph、CrewAI等）？ → 使用
    compare-agents
  • 只需要优化提示词？ → 使用
    optimize-prompt

Workflow Checklist

工作流检查清单

Copy this to track progress:
Experiment Progress:
- [ ] Phase 1: Analyze — understand the system, collect traces, identify failure modes
- [ ] Phase 2: Design — create dataset + evaluator(s)
- [ ] Phase 3: Measure — run experiment, collect scores
- [ ] Phase 4: Act — analyze results, classify failures, file tickets
- [ ] Phase 5: Re-measure — re-run after improvements
复制以下内容跟踪进度：
实验进度:
- [ ] 阶段1：分析——理解系统，收集追踪数据，识别故障模式
- [ ] 阶段2：设计——创建数据集+评估器
- [ ] 阶段3：测量——运行实验，收集分数
- [ ] 阶段4：行动——分析结果，分类故障，创建工单
- [ ] 阶段5：重新测量——改进后重新运行实验

Done When

完成标准

  • Experiment completed with results visible in orq.ai Experiment UI
  • All P0 improvements from the action plan implemented and re-measured
  • No regressions from previous run (or regressions documented and accepted)
  • Action plan delivered with prioritized improvements (P0/P1/P2)
  • Tickets filed (if requested) with evidence and success criteria
  • 实验完成，结果可在orq.ai实验UI中查看
  • 行动计划中所有P0级改进已实施并重新测量
  • 与上一次运行相比无性能退化（或退化已记录并被接受）
  • 交付包含优先级改进（P0/P1/P2）的行动计划
  • 按要求创建包含证据和成功标准的工单

Specialized Methodology

专项方法论

Identify the system type and read the appropriate resource for deep methodology:
  • Agent / tool-calling pipeline: See resources/agent-evaluation.md
  • Multi-turn conversation: See resources/conversation-evaluation.md
  • RAG pipeline: See resources/rag-evaluation.md
For API reference (MCP tools + HTTP fallback): See resources/api-reference.md
For common mistakes to avoid: See resources/anti-patterns.md
识别系统类型并阅读相应资源获取深度方法论：
  • Agent / 工具调用管道：查看resources/agent-evaluation.md
  • 多轮对话：查看resources/conversation-evaluation.md
  • RAG管道：查看resources/rag-evaluation.md
API参考（MCP工具 + HTTP fallback）：查看resources/api-reference.md
常见错误规避：查看resources/anti-patterns.md

orq.ai Documentation

orq.ai 文档

Consult these docs as needed:
Core: Datasets · Experiments · Evaluators · Evaluator Library · Traces · Deployments · Prompts · Feedback · Analytics · Annotation Queues
Agent: Agents · Agent Studio · Tools · Tool Calling
Conversation: Conversations · Thread Management · Memory Stores
RAG: Knowledge Bases · KB in Prompts · KB API
按需参考以下文档：
核心模块：数据集 · 实验 · 评估器 · 评估器库 · 追踪数据 · 部署 · 提示词 · 反馈 · 分析 · 标注队列
Agent模块：Agent · Agent Studio · 工具 · 工具调用
对话模块：对话 · 线程管理 · 内存存储
RAG模块：知识库 · 提示词中的知识库 · 知识库API

Key Concepts

核心概念

  • Datasets contain Inputs, Messages, and Expected Outputs (all optional)
  • Experiments run model generations against datasets, measuring Latency, Cost, and TTFT
  • Evaluator types: LLM (AI-as-judge), Python (custom code), JSON (schema), HTTP (external API), Function (pre-built), RAGAS (RAG-specific)
  • Experiment tabs: Runs (compare iterations), Review (individual responses), Compare (models side-by-side)
  • Agents can have executable tools in experiments — HTTP, Python, data fetching
  • Traces show step-by-step tool interactions: tool names, args, payloads, responses
  • LLM evaluators access 
    {{log.messages}}
    (conversation history) and 
    {{log.retrievals}}
    (KB results)
  • Prompts support versioning; Deployments expose versions to the API
  • 数据集包含输入、消息和预期输出（均为可选）
  • 实验针对数据集运行模型生成任务，测量延迟、成本和首次响应时间（TTFT）
  • 评估器类型：LLM（AI作为评判者）、Python（自定义代码）、JSON（Schema验证）、HTTP（外部API）、Function（预构建）、RAGAS（RAG专用）
  • 实验标签页：运行记录（对比迭代版本）、审核（单个响应）、对比（模型横向对比）
  • Agent在实验中可使用可执行工具——HTTP、Python、数据获取
  • 追踪数据展示工具交互的步骤详情：工具名称、参数、负载、响应
  • LLM评估器可访问
    {{log.messages}}
    （对话历史）和
    {{log.retrievals}}
    （知识库结果）
  • 提示词支持版本控制；部署将版本暴露给API

Prerequisites

前提条件

  • orq.ai MCP server connected
  • A target LLM deployment/agent on orq.ai to evaluate
  • 已连接orq.ai MCP服务器
  • orq.ai上存在待评估的目标LLM部署/Agent

Steps

步骤

Phase 1: Analyze — Understand What to Evaluate

阶段1：分析——明确评估对象

  1. Clarify the target system. Ask the user:
    • What LLM deployment/agent are we evaluating?
    • What is the system prompt / persona / task?
    • What does "good" look like? What does "bad" look like?
    • Are there known failure modes already?
    • What type of system is it? (general LLM, agent, multi-turn conversation, RAG, or combination)
  2. Collect or generate evaluation traces. Two paths:
    Path A — Real data exists: Sample diverse traces from production. Target ~100 traces covering different features, edge cases, and difficulty levels.
    Path B — No real data yet: Use the 
    generate-synthetic-dataset
    skill with the structured approach: define 3+ dimensions of variation → generate tuples (20+ combinations) → convert to natural language → human review at each stage.
  3. Error analysis. For each trace:
    • Read the full trace (input + output, intermediate steps if agentic)
    • Note what went wrong (open coding — freeform observations)
    • Identify the first upstream failure in each trace
    • Group failures into structured, non-overlapping failure modes (axial coding)
  4. Prioritize failure modes. For each, decide:
    • Fix the prompt first? (specification failure — ambiguous instructions)
    • Code-based check? (regex, assertions, schema validation)
    • LLM-as-Judge? (subjective/nuanced criteria that code can't capture)
  1. 明确目标系统。询问用户：
    • 我们要评估哪个LLM部署/Agent？
    • 系统提示词/角色/任务是什么？
    • “好”的表现是什么样的？“坏”的表现是什么样的？
    • 已知存在哪些故障模式？
    • 这是什么类型的系统？（通用LLM、Agent、多轮对话、RAG或组合类型）
  2. 收集或生成评估追踪数据。两种路径：
    路径A——已有真实数据：从生产环境中采样多样化的追踪数据。目标为约100条覆盖不同功能、边缘案例和难度级别的追踪数据。
    路径B——无真实数据：使用
    generate-synthetic-dataset
    技能，采用结构化方法：定义3个以上的变化维度→生成组合元组（20+种组合）→转换为自然语言→每个阶段都进行人工审核。
  3. 错误分析。针对每条追踪数据：
    • 阅读完整追踪数据（输入+输出，若为Agent则包含中间步骤）
    • 记录问题所在（开放式编码——自由形式观察）
    • 识别每条追踪数据中的首个上游故障
    • 将故障分组为结构化、无重叠的故障模式（轴心编码）
  4. 优先级排序故障模式。针对每种故障模式，决定：
    • 是否先修复提示词？（规范故障——指令模糊）
    • 是否基于代码检查？（正则、断言、Schema验证）
    • 是否使用LLM作为评判者？（代码无法捕获的主观/细微标准）

Phase 2: Design — Create Dataset and Evaluator(s)

阶段2：设计——创建数据集和评估器

  1. Create the evaluation dataset on orq.ai:
    • Use orq MCP tools to create a dataset
    • Each datapoint: 
      input
      (user message), 
      reference
      (expected behavior), and relevant context
    • Include diverse scenarios: happy path, edge cases, adversarial inputs
    • Minimum 8 datapoints for a first pass; target 50-100 for production
    • Tag datapoints by category/dimension for slice analysis
    • For multi-turn: use the Messages column for conversation history
    • For RAG: include correct source chunk IDs in the reference
  2. Design evaluator(s). For each failure mode needing LLM-as-Judge:
    • Invoke the 
      build-evaluator
      skill       for detailed judge prompt design
    • Key principles (non-negotiable):
      • Binary Pass/Fail per criterion (NOT Likert scales)
      • One evaluator per failure mode (do not bundle)
      • Few-shot examples in the prompt (2-8 from training split)
      • Structured JSON output with "reasoning" before "answer"
    • Create the evaluator on orq.ai using MCP tools
    • Select a capable judge model (gpt-4.1 or better to start)
  3. If using a composite score (pragmatic shortcut for early iterations):
    • Acknowledge this deviates from best practice
    • Plan to decompose into separate binary evaluators as the eval matures
  1. 在orq.ai上创建评估数据集：
    • 使用orq MCP工具创建数据集
    • 每个数据点包含：
      input
      （用户消息）、
      reference
      （预期行为）和相关上下文
    • 包含多样化场景：正常路径、边缘案例、对抗性输入
    • 首次评估最少8个数据点；生产环境目标为50-100个
    • 按类别/维度为数据点打标签，以便切片分析
    • 多轮对话场景：使用Messages列存储对话历史
    • RAG场景：在参考数据中包含正确的源chunk ID
  2. 设计评估器。针对每种需要LLM作为评判者的故障模式：
    • 调用
      build-evaluator
      技能      进行详细的评判提示词设计
    • 核心原则（不可妥协）：
      • 每个标准采用二元通过/失败判定（而非李克特量表）
      • 每个评估器对应一种故障模式（不整合多个标准）
      • 提示词中包含少样本示例（训练集中选取2-8个）
      • 输出结构化JSON，先包含“reasoning”再包含“answer”
    • 使用MCP工具在orq.ai上创建评估器
    • 选择性能强劲的评判模型（初始推荐gpt-4.1或更优模型）
  3. 如果使用综合分数（早期迭代的实用捷径）：
    • 需承认这偏离最佳实践
    • 规划在评估成熟后分解为独立的二元评估器

Phase 3: Measure — Run the Experiment

阶段3：测量——运行实验

  1. Create and run the experiment on orq.ai using 
    create_experiment
    MCP tool:
    • Link the dataset and evaluator(s)
    • Select the target model/deployment
    • Configure system prompt (if testing prompt variations)
    • Run and wait for completion
  2. Collect results using 
    get_experiment_run
    and 
    list_experiment_runs
    MCP tools:
    • Retrieve experiment run results — use 
      list_experiment_runs
      to find the latest run, then 
      get_experiment_run
      for detailed per-datapoint scores
    • Extract per-datapoint scores and overall metrics
    • Note the run cost for budget tracking
  1. 使用
    create_experiment
    MCP工具在orq.ai上创建并运行实验    ：
    • 关联数据集和评估器
    • 选择目标模型/部署
    • 配置系统提示词（若测试提示词变体）
    • 运行实验并等待完成
  2. 使用
    get_experiment_run
    和
    list_experiment_runs
    MCP工具收集结果    ：
    • 获取实验运行结果——使用
      list_experiment_runs
      查找最新运行记录，然后使用
      get_experiment_run
      获取每个数据点的详细分数
    • 提取每个数据点的分数和整体指标
    • 记录运行成本用于预算追踪

Phase 4: Act — Analyze Results, Plan Improvements, File Tickets

阶段4：行动——分析结果、制定改进计划、创建工单

  1. Analyze results systematically:
    • Sort scores to identify weakest areas
    • Look for patterns: which categories/dimensions score lowest?
    • Compare against threshold (if defined)
    • Identify the top 3-5 actionable improvements
  2. Present results. ALWAYS use this exact template:
    | # | Scenario | Score | Category | Flag |
|---|----------|-------|----------|------|
| 1 | [worst]  | X     | ...      | ...  |
| 2 | ...      | X     | ...      | ...  |
| N | [best]   | X     | ...      | ...  |

Average: X | Cost: $Y | Run: Z
  3. If previous runs exist, show a comparison:
    | Scenario | Run 1 | Run 2 | Delta |
|----------|-------|-------|-------|
| ...      | 6     | 8     | +2    |
| ...      | 9     | 7     | -2 ⚠️ |
    Flag any regressions (score decreased from previous run).
  4. Error analysis on low scores. Read the actual traces behind the lowest-scoring datapoints. For each:
    • What was the input?
    • What did the LLM output?
    • What was the expected/reference behavior?
    • What specifically went wrong?
  5. Classify each failure:
    CategoryDescriptionAction
    Specification failureLLM was never told how to handle thisFix the prompt
    Generalization failureLLM had clear instructions but still failedNeeds deeper fix
    Dataset issueTest case or reference is flawedFix the dataset
    Evaluator issueJudge scored incorrectly (false fail)Fix the evaluator
  6. Apply the improvement hierarchy (cheapest effective fix first):
    P0 — Quick Wins (minutes to hours): Clarify prompt wording · Add few-shot examples · Add explicit constraints · Strengthen persona · Add step-by-step reasoning
    P1 — Structural Changes (hours to days): Task decomposition · Tool description improvements · Validation checks · RAG tuning
    P2 — Heavier Fixes (days to weeks): Model upgrade · Expand eval dataset · Improve evaluator · Fine-tuning (last resort)
  7. Generate the action plan. ALWAYS use this exact template:
    markdown
    # Action Plan: [Experiment Name]
**Run:** [run ID] | **Date:** [date] | **Average Score:** [X] | **Cost:** $[Y]

## Summary
- [1-2 sentence overview]
- [What's working well]
- [What needs improvement]

## Priority Improvements

### P0 — Fix Now
1. **[Title]** — [1-line description]
   - Affected: [which datapoints/scenarios]
   - Evidence: [scores and failure description]
   - Fix: [specific change to make]

### P1 — Fix This Sprint
2. **[Title]** — [1-line description]
   ...

### P2 — Plan for Next Sprint
3. **[Title]** — [1-line description]
   ...

## Re-run Criteria
- [ ] All P0 items completed
- [ ] All P1 items completed (or deprioritized)
- [ ] Dataset updated (if applicable)
- [ ] Evaluator updated (if applicable)
  8. File tickets. Ask the user where to track improvements. Options: markdown file, GitHub issues, or skip.
    Ticket structure:
    Title: [P0/P1/P2] [Action verb] [specific thing]
Priority: Urgent (P0) / High (P1) / Medium (P2)

## Problem
[What's failing and evidence from experiment]

## Proposed Fix
[Specific, testable change]

## Success Criteria
[What the re-run score should look like]

## Evidence
- Datapoints affected: [list]
- Current scores: [list]
- Run ID: [id]
    Create a "Re-run experiment" ticket blocked by all improvement tickets.
  1. 系统分析结果：
    • 对分数排序，识别最弱环节
    • 寻找规律：哪些类别/维度的分数最低？
    • 与阈值对比（若已定义）
    • 确定前3-5项可落地的改进措施
  2. 展示结果。必须使用以下模板：
    | # | 场景 | 分数 | 类别 | 标记 |
|---|------|------|------|------|
| 1 | [最差表现] | X | ... | ... |
| 2 | ... | X | ... | ... |
| N | [最佳表现] | X | ... | ... |

平均分: X | 成本: $Y | 运行记录: Z
  3. 如果存在历史运行记录，展示对比结果：
    | 场景 | 运行记录1 | 运行记录2 | 变化值 |
|------|----------|----------|--------|
| ... | 6 | 8 | +2 |
| ... | 9 | 7 | -2 ⚠️ |
    标记任何性能退化（分数较上一次运行下降）。
  4. 低分错误分析。查看分数最低的数据点对应的实际追踪数据。针对每个数据点：
    • 输入是什么？
    • LLM输出了什么？
    • 预期/参考行为是什么？
    • 具体哪里出了问题？
  5. 分类每种故障：
    类别描述行动
    规范故障LLM从未被告知如何处理该情况修复提示词
    泛化故障LLM有明确指令但仍失败需要更深入的修复
    数据集问题测试用例或参考数据存在缺陷修复数据集
    评估器问题评判者打分错误（误判失败）修复评估器
  6. 应用改进优先级层级（优先选择成本最低的有效修复）：
    P0 — 快速见效（数分钟至数小时）： 明确提示词表述 · 添加少样本示例 · 添加显式约束 · 强化角色设定 · 添加分步推理要求
    P1 — 结构性调整（数小时至数天）： 任务分解 · 工具描述优化 · 验证检查 · RAG调优
    P2 — 深度修复（数天至数周）： 模型升级 · 扩展评估数据集 · 优化评估器 · 微调（最后手段）
  7. 生成行动计划。必须使用以下模板：
    markdown
    # 行动计划: [实验名称]
**运行记录:** [运行ID] | **日期:** [日期] | **平均分:** [X] | **成本:** $[Y]

## 摘要
- [1-2句话概述]
- [表现良好的部分]
- [需要改进的部分]

## 优先级改进措施

### P0 — 立即修复
1. **[标题]** — [1行描述]
   - 影响范围: [哪些数据点/场景]
   - 证据: [分数和故障描述]
   - 修复方案: [具体更改内容]

### P1 — 本迭代修复
2. **[标题]** — [1行描述]
   ...

### P2 — 下一迭代规划
3. **[标题]** — [1行描述]
   ...

## 重新运行条件
- [ ] 所有P0项已完成
- [ ] 所有P1项已完成（或已降优先级）
- [ ] 数据集已更新（如适用）
- [ ] 评估器已更新（如适用）
  8. 创建工单。询问用户在哪里追踪改进措施。可选方案：markdown文件、GitHub issues或跳过。
    工单结构：
    标题: [P0/P1/P2] [动作动词] [具体内容]
优先级: 紧急（P0） / 高（P1） / 中（P2）

## 问题
[故障情况及实验证据]

## 建议修复方案
[具体、可测试的更改]

## 成功标准
[重新运行后的预期分数]

## 证据
- 受影响数据点: [列表]
- 当前分数: [列表]
- 运行ID: [id]
    创建一个“重新运行实验”工单，依赖所有改进工单完成。

Phase 5: Re-measure — Close the Loop

阶段5：重新测量——闭环验证

  1. After improvements are made, re-run:
    • Verify improvement tickets are resolved
    • Update dataset if new test cases were added
    • Update evaluator if criteria changed
    • Run a new experiment with the same setup
    • Compare results to previous run(s)
    • File new tickets if regressions or new issues appear
  2. Track progress over time:
    | Run | Date | Model | Avg Score | Cost | Key Changes |
|-----|------|-------|-----------|------|-------------|
| 1   | ...  | ...   | 7.75      | $0.005 | Baseline |
| 2   | ...  | ...   | 8.50      | $0.005 | Improved system prompt |
| 3   | ...  | ...   | 9.00      | $0.008 | Added adversarial cases |
  1. 改进完成后重新运行实验：
    • 验证改进工单已解决
    • 若添加了新测试用例则更新数据集
    • 若标准变更则更新评估器
    • 使用相同配置运行新实验
    • 与历史运行记录对比结果
    • 若出现性能退化或新问题则创建新工单
  2. 长期追踪进度：
    | 运行记录 | 日期 | 模型 | 平均分 | 成本 | 关键更改 |
|----------|------|------|--------|------|----------|
| 1 | ... | ... | 7.75 | $0.005 | 基准线 |
| 2 | ... | ... | 8.50 | $0.005 | 优化系统提示词 |
| 3 | ... | ... | 9.00 | $0.008 | 添加对抗性测试用例 |

Decision Trees

决策树

"Should I fix the prompt or build an evaluator?"

“我应该先修复提示词还是构建评估器？”

Is the LLM explicitly told how to handle this case?
+-- NO -> Fix the prompt. This is a specification failure.
|         Re-run. If it still fails -> generalization failure.
+-- YES -> Is this failure catchable with code (regex, assertions)?
           +-- YES -> Build a code-based check.
           +-- NO -> Is this failure persistent across multiple traces?
                     +-- YES -> Build an LLM-as-Judge evaluator.
                     +-- NO -> Might be noise. Add more test cases first.
LLM是否被明确告知如何处理该情况？
+-- 否 -> 修复提示词。这是规范故障。
|         重新运行。若仍失败则为泛化故障。
+-- 是 -> 该故障是否可通过代码（正则、断言）捕获？
           +-- 是 -> 构建基于代码的检查。
           +-- 否 -> 该故障是否在多条追踪数据中持续出现？
                     +-- 是 -> 构建LLM作为评判者的评估器。
                     +-- 否 -> 可能是噪声。先添加更多测试用例。

"Should I upgrade the model?"

“我应该升级模型吗？”

Have you tried:
+-- Clarifying the prompt? -> NO -> Do that first.
+-- Adding few-shot examples? -> NO -> Do that first.
+-- Task decomposition? -> NO -> Do that first.
+-- All of the above? -> YES -> Is the failure consistent?
|   +-- YES -> Model upgrade may help. Test 2-3 models on a small subset.
|   +-- NO -> Add more test cases. Inconsistency suggests noise.
+-- Is cost a constraint?
    +-- YES -> Consider model cascades (cheap first, escalate if unsure).
    +-- NO -> Upgrade to most capable model and re-evaluate.
你是否已尝试：
+-- 明确提示词？ -> 否 -> 先做这件事。
+-- 添加少样本示例？ -> 否 -> 先做这件事。
+-- 任务分解？ -> 否 -> 先做这件事。
+-- 以上所有？ -> 是 -> 故障是否持续存在？
|   +-- 是 -> 模型升级可能有效。在小样本集上测试2-3个模型。
|   +-- 否 -> 添加更多测试用例。不一致性表明存在噪声。
+-- 成本是否受限？
    +-- 是 -> 考虑模型级联（先使用低成本模型，不确定时升级）。
    +-- 否 -> 升级至性能最强的模型并重新评估。

"When is the eval good enough?"

“评估何时足够完善？”

Is the average score above your threshold?
+-- NO -> Keep improving (follow the action plan).
+-- YES -> Check:
           +-- Any individual scores below threshold? -> Fix those.
           +-- Dataset diverse enough (100+ traces, 3+ dimensions)? -> If not, expand.
           +-- Adversarial cases covered (3+ per attack vector)? -> If not, add them.
           +-- Evaluator validated (TPR/TNR > 85%)? -> If not, validate.
           +-- All checks pass? -> Ship it. Set up production monitoring.
平均分是否高于阈值？
+-- 否 -> 继续改进（遵循行动计划）。
+-- 是 -> 检查：
           +-- 是否有单个分数低于阈值？ -> 修复这些问题。
           +-- 数据集是否足够多样化（100+条追踪数据，3+个维度）？ -> 若不足则扩展。
           +-- 是否覆盖对抗性案例（每个攻击向量3+个）？ -> 若不足则添加。
           +-- 评估器是否经过验证（真阳性率/真阴性率>85%）？ -> 若未验证则进行验证。
           +-- 所有检查通过？ -> 上线。设置生产环境监控。

Best Practice Reminders

最佳实践提醒

Dataset: Use structured generation (dimensions → tuples → natural language). Include adversarial test cases. Test both complex and simple inputs. For multi-turn: use Messages column + perturbation scenarios. For RAG: map questions to source chunks.
Evaluator: Binary Pass/Fail over numeric scales. One evaluator per failure mode. Validate the judge (TPR/TNR on held-out data). Fix prompts before building evals. For RAG: start with RAGAS library, then build custom judges.
Execution: Start with the most capable judge model. Record everything (run ID, model, cost, date, dataset version). Compare apples to apples. For agents: 3-5 trials per task. For conversations: test increasing lengths (5, 10, 20+ turns).
Results: Look at lowest scores first. Slice by category/dimension. Track cost per run. For agents: analyze transition failure matrix. For conversations: check position-dependent degradation. For RAG: check retrieval metrics before generation.
Tickets: One ticket per improvement. Block re-run ticket on all improvements. Include evidence and success criteria. Score on impact vs effort.
数据集：使用结构化生成（维度→元组→自然语言）。包含对抗性测试用例。同时测试复杂和简单输入。多轮对话场景：使用Messages列+扰动场景。RAG场景：将问题映射到源chunk。
评估器：优先使用二元通过/失败而非数值评分。每个评估器对应一种故障模式。验证评判者（在预留数据集上验证真阳性率/真阴性率）。构建评估器前先修复提示词。RAG场景：先使用RAGAS库，再构建自定义评判者。
执行：初始使用性能最强的评判模型。记录所有信息（运行ID、模型、成本、日期、数据集版本）。保证对比的公平性。Agent场景：每个任务运行3-5次试验。对话场景：测试不同长度的对话（5、10、20+轮）。
结果：优先关注最低分。按类别/维度切片分析。追踪每次运行的成本。Agent场景：分析转换故障矩阵。对话场景：检查位置相关的性能退化。RAG场景：先检查检索指标再看生成结果。
工单：每个改进措施对应一个工单。重新运行工单依赖所有改进工单完成。包含证据和成功标准。按影响与工作量评分。

Documentation & Resolution

文档与问题解决

When you need to look up orq.ai platform details, check in this order:
  1. orq MCP tools — query live data first (
    create_experiment
    , 
    get_experiment_run
    , 
    list_experiment_runs
    ); API responses are always authoritative
  2. orq.ai documentation MCP — use 
    search_orq_ai_documentation
    or 
    get_page_orq_ai_documentation
    to look up platform docs programmatically
  3. docs.orq.ai — browse official documentation directly
  4. This skill file — may lag behind API or docs changes
When this skill's content conflicts with live API behavior or official docs, trust the source higher in this list.
当需要查询orq.ai平台细节时，按以下顺序查找：
  1. orq MCP工具 — 优先查询实时数据（
    create_experiment
    , 
    get_experiment_run
    , 
    list_experiment_runs
    ）；API响应始终是权威来源
  2. orq.ai文档MCP — 使用
    search_orq_ai_documentation
    或
    get_page_orq_ai_documentation
    以编程方式查找平台文档
  3. docs.orq.ai — 直接浏览官方文档
  4. 本技能文件 — 内容可能滞后于API或文档更新
当本技能内容与实时API行为或官方文档冲突时，优先信任上述列表中优先级更高的来源。