evaluation-framework

介绍

【解决什么问题】在AI Agent或自动化系统中，经常需要对多个候选结果进行定量评估，例如审核代码质量、评估模型效果、筛选内容合规性等。传统的简单打分往往缺乏灵活性和可配置性，难以适应不同场景下的权重偏好和通过/拒绝标准。evaluation-framework 提供了一套完整的加权评分、评分标准（rubrics）和决策阈值模式，让开发者可以轻松定义评估维度、分配权重、设置阈值，从而将主观判断转化为可重复、可配置的量化决策。

【怎么用】使用该框架时，首先通过配置定义多个评估维度（如安全性、性能、可读性），每个维度分配权重和评分标准（如1-5分对应不同描述）。然后调用框架提供的评估函数，传入待评估对象，框架会自动计算加权总分，并根据预设的决策阈值（如通过/需修改/拒绝）输出最终结论。支持批量评估、结果排序、阈值动态调整等功能。通常集成在CI/CD流水线、内容审核系统或自动评估工具中。

【适合谁】适合需要建立自动化评估流程的测试工程师、数据分析师和产品经理。测试工程师可用它来量化代码审查结果；数据分析师可配置不同指标权重评估模型效果；产品经理可定义内容审核的评分标准，确保上线内容符合规范。

【使用建议】建议先在小规模数据上调试权重和阈值，避免直接上线导致误判。评分标准尽量细化，减少主观偏差。同时注意，该框架依赖于输入数据的结构化程度，如果评估维度本身难以量化，可能需要先进行特征提取。