エージェント初出 7/19 14:20
Claude Code スキルの効果をA/Bで実測する自作ハーネスの作り方
https://zenn.dev/topics/ai/feed2026/7/19
AI要約
Claude Codeのスキル導入効果をA/Bテストで実測する自作ハーネスの作り方を解説。コピペで再現可能な形で、対話なしの一括実行モードでの自動計測方法や、隔離、LLMジャッジなどの手法を示しています。
AI要点
- Claude Codeのスキル導入効果をA/Bテストで実測する自作ハーネスの実装方法が解説されています。
- 使い捨てworktreeでの隔離、機械計測と独立LLMによる判定、判定基準の事前登録、棄却しても消さない可逆性、の4原則に基づいています。
- claude -pモードで自動評価を行い、コスト・時間・テスト結果を記録します。
- 対象リポジトリを汚さずに、スキルの有無による効果を客観的に測定できます。
なぜ重要か
AIモデルの機能追加や改善効果を客観的かつ効率的に測定する仕組みは、開発者がより効果的なAIシステムを構築し、その性能を継続的に向上させるために不可欠です。