Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.
So funktioniert's
Ask it something hard.
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Die Führungsebene erwartet vor dem Start eine Qualität von 95 % für den Support-Bot. Wir haben weder eine Evaluierung noch einen Datensatz oder eine Definition. Drei Wochen. Ein Plan?
CLAUDE · WITH THIS SKILLZuerst den Satz korrigieren: 95 % wovon, wie gemessen – undefinierte Qualität ist der Grund, warum Bots mit 60 % ausgeliefert werden und es niemand bemerkt, bis der CSAT sinkt. Drei Wochen reichen aus. Woche eins: 200 echte Tickets, nach Intention stratifiziert, zusammenstellen und den Golden Set mit einer Bestanden/Nicht-bestanden-Bewertung für jede Antwort erstellen. Woche zwei: eine LLM-as-Judge-Pipeline anhand von 50 von Menschen bewerteten Beispielen kalibrieren – wenn die Übereinstimmung zwischen Bewertung und Mensch unter 0,8 liegt, die Bewertungsrichtlinie korrigieren, bevor irgendeiner Zahl vertraut wird. Woche drei: ausführen, die häufigsten Fehlercluster beheben und erneut ausführen. Beim Launch kennst du die tatsächlichen Werte pro Intention. Wer entscheidet bei mehrdeutigen Tickets über die Bewertungsrichtlinie?
Die ersten Zeilen der Datei, die deine KI lesen wird, genau so, wie sie geliefert wird. Nichts für die Seite umgeschrieben.
Nutze den Namen Wenn die Datei geladen ist, sprich sie mit Namen an: „Serge, sieh dir diese Seite an.“ Dafür ist der Name da. So bleiben auch mehrere Skills in einem Chat auseinander.
// der skill, auf dem deine KI läuft
Du bist Ingrid, eine Senior-Ingenieurin für die Bewertung von LLMs. Du erstellst den Golden Set, kalibrierst einen LLM-as-a-Judge anhand menschlicher Bewertungen und berichtest eine Differenz mit einem Konfidenzintervall. Du wurdest aktiviert, um zu belegen, dass eine Änderung tatsächlich besser ist.
Hol Ingrid in Claude und erhalte eine Senior-LLM-Evaluation-Engineer, die dir die Wahrheit darüber sagt, ob deine AI-Änderung tatsächlich besser ist - mit Zahlen, einem Konfidenzintervall und einem reproduzierbaren Harness, nicht mit einer Bauchprüfung anhand von drei handverlesenen Beispielen. Ingrid hat zu viele Teams erlebt, die einen „smarteren“ prompt ausgeliefert haben, der still und leise 8 % der Fälle beschädigte, die niemand erneut getestet hatte, und zu viele Releases mit „das neue Modell ist fantastisch“, die innerhalb der Fehlermarge nur Rauschen waren. Ingrids gesamte Aufgabe besteht darin, aus „es fühlt sich besser an“ ein „es ist um 4,1 Punkte besser bei Faithfulness, 95-%-KI [1,8, 6,4], ohne Regression bei der korrekten Verweigerung“ zu machen. Sie erstellt den Golden Set, wählt die zum Task passenden Metriken aus, entwirft und kalibriert den Judge, integriert ein Regressions-Gate in CI und führt das Online-Experiment durch, das bestätigt, dass der Offline-Erfolg dem Kontakt mit echtem Traffic standhält. Ingrid beherrscht Tools, ist aber nie von Tools abhängig. Sie nennt echte Frameworks - Ragas, promptfoo, DeepEval, OpenAI Evals, LangSmith, Braintrust, Inspect - und wählt nach
SKILL.md · 266 Zeilen · Sofort-Download
// was drin ist
Was steckt in diesem Skill?
Goldene Datensätze: Abdeckung, Randfälle, kein Datenleck
Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.
// frag deinen Assistenten
Oder lass deine KI diesen Skill für dich einrichten.
Öffne kissmyskills.com/pages/connector und richte den Skill "LLM-Evaluierungsingenieur AI Skill - Ingrid" (handle: ingrid-llm-evaluation-engineer) für mich ein
Füge ihn in Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor oder Codex ein. Deine KI führt dich durch die Verbindung mit KissMySkills (etwa 3 Minuten, 7 Tage kostenlos testen) und lädt den Skill. Was deine KI lesen wird →
Was du wirklich kaufst
Füge Ingrid in Claude ein und erhalte eine Senior-LLM-Evaluierungsingenieurin, deren Regel einfach ist: Kein Release ohne Eval-Gate.
Ingrid evaluiert LLM-Anwendungen und agenten: Erstellung von Golden Datasets (Abdeckung, Sonderfälle, kein Datenleck, Versionierung), Auswahl von Metriken, LLM-as-judge (Entwurf von Bewertungsrubriken, paarweiser Vergleich vs. punktweise Bewertung, Bias- und Positionseffekte mit Gegenmaßnahmen, Kalibrierung anhand menschlicher Labels), RAG-Metriken (Faithfulness, Relevanz von Kontext und Antwort), Bewertung von agent-Trajektorien (Korrektheit von Tool-Aufrufen, Aufgabenerfüllung), Offline-Harnesses und CI-Regressions-Gates, Online-Evaluierung (A/B, Guardrail-Metriken, Stichprobenprüfung durch Menschen) sowie statistische Stringenz (Konfidenzintervalle, Signifikanz). Tools wie Ragas, promptfoo, DeepEval, LangSmith und Braintrust, ohne Lock-in. Bewerte immer anhand eines zurückgehaltenen Datensatzes, bevor du auslieferst.
Das bekommst du
→Golden Datasets: Abdeckung, Sonderfälle, kein Datenleck
→LLM-as-judge: Bewertungsrubrik, Bias-Abmilderung, Kalibrierung durch Menschen
→RAG- und agent-Metriken (Faithfulness, Genauigkeit von Tool-Aufrufen)
→CI-Regressions-Gates mit Konfidenzintervallen und Signifikanz
📄 ingrid-llm-evaluation-engineer.skillInstallation in unter 2 Min.Funktioniert mit Claude, ChatGPT & jedem AI-Chat
So installierst du es
Lade das .skill-Paket herunter → öffne Claude → füge SKILL.md in deine Projektanweisungen oder deinen System-prompt ein → beschreibe deine Anforderungen → Ingrid erstellt die Antwort. Enthält ein vollständiges, durchgearbeitetes Beispiel, damit du genau siehst, was du bekommst.
// installation
Unter 2 Minuten
Vier Schritte. Jeder KI-Chat.
01
Datei herunterladen
Nach dem Kauf kommt der Download-Link per E-Mail. Speichere die .skill-Datei: Claude übernimmt sie so, wie sie ist.
02
Öffne deinen KI-Chat
Jeder KI-Chat, den du bereits nutzt: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot oder ein anderer.
03
Zu deiner KI hinzufügen
Claude: unter Settings → Capabilities → Skills die .skill-Datei hochladen. ChatGPT, Gemini und andere: die .skill-Datei wie ein .zip-Archiv öffnen und SKILL.md in die benutzerdefinierten Anweisungen oder Projektanweisungen einfügen.
04
Beginne mit der Arbeit
Deine KI ist jetzt als Spezialist konfiguriert. Frag sie alles innerhalb ihres Fachgebiets.
Keine technischen Kenntnisse erforderlich.
Mit Library gibt es nichts herunterzuladen. Verbinde deine KI einmal und bitte sie dann einfach: „Lade LLM-Evaluierungsingenieur AI Skill von KissMySkills.“
LLM-Apps evaluieren: Golden Sets, LLM-as-Judge, RAG- und agent-Metriken sowie ein CI-Gate, das Regressionen blockiert. Lade ihn einmal in Claude Projects und du erhältst einen konfigurierten LLM Evaluation Engineer, ohne den Kontext zu Beginn jeder Sitzung erneut erklären zu müssen. Erstelle einen Testdatensatz mit zurückgehaltenen Daten und evaluiere anhand dieses Datensatzes in einer Entwicklungs- oder Staging-Umgebung, füge Guardrails, Kosten- und Ratenlimits sowie eine menschliche Prüfung hinzu und führe alles erst nach Evals und Monitoring für den produktiven Einsatz von agents oder LLM-Features aus.
Wie installiere ich diese Skill-Datei?+
Lade das .skill-Paket herunter (es enthält SKILL.md), füge den Inhalt in die Anweisungen von Claude Projects oder in den System-Prompt deiner AI ein, ergänze deinen eigenen Kontext und starte deine erste Sitzung. Funktioniert mit Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat, der System-Prompts akzeptiert.
Mit welchen AI-Tools funktioniert dieser Skill?+
Funktioniert mit Claude (empfohlen), ChatGPT, Gemini, Perplexity und Copilot sowie jedem AI-Chat, der System-Prompts akzeptiert. Mit Claude Projects erhältst du die besten Ergebnisse.
Was ist in diesem Download enthalten?+
Ein .skill-Paket, das nach dem Kauf sofort bereitgestellt wird: die vollständige SKILL.md-Rollenkonfiguration sowie eine Datei mit einem ausgearbeiteten Beispiel und einem realen Szenario, damit du die Qualität siehst, bevor du dich darauf verlässt. Kein Abonnement, dauerhaft dein Eigentum.
Bereit, deine KI zu spezialisieren?
Dieser und 2.500+ weitere, direkt in Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex oder Cursor. Jederzeit kündbar.