evaluate-edit
Skill4 starsChanged 2 months agoMITView on GitHub
Use after changing prompts, skills, the compiler, or editorial policies — or when the user asks to measure edit quality, run regression evals, check agreement with approved edits, or says '評価して', '一致率を測って', 'eval を回して'. Compares agent output against human-approved golden projects.
- Reads credentials
In this repository23 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- CLAUDE.mdCLAUDE.md
- analyze-footageSkill
- build-blueprintSkill
- compile-timelineSkill
- crop-photosSkill
- design-intentSkill
- export-premiereSkill
- finish-business-shortSkill
- finish-creator-shortSkill
- finish-interviewSkill
- full-pipelineSkill
- import-premiereSkill
- re-editSkill
- render-videoSkill
- review-roughcutSkill
- select-clipsSkill
- select-photosSkill
- setup-environmentSkill
- short-sound-designSkill
- troubleshoot-errorSkill
- vertical-social-compositionSkill
- vertical-social-platform-deliverySkill
The file
Files
evaluate-edit
いつ使うか
- select-clips / build-blueprint / compile-timeline / review-roughcut のプロンプトやロジックを変更した直後(回帰チェック)。
- 「編集の精度を測って」「ゴールデンと比較して」と言われたとき。
- 人間編集者が編集を承認した直後(新しいゴールデンとして登録する好機)。
前提知識
- ゴールデン =
project_state.yamlにapproval_record.approved_byがある承認済みプロジェクト。approved_by: operatorが人間ティアで最も信頼できる正解。 - スコアは 0–100。selects(0.35)/ timeline(0.45)/ blueprint(0.20)の重み付き合成。
- 詳細は
docs/eval-harness.mdを読む。
やること(ステップ)
A. コンパイラ/ポリシー変更後の回帰チェック(最頻ユース)
npm run eval -- --all --min-score <approved-min-score><approved-min-score>は project/eval suite が承認した gate から渡す。固定値を generic skill の universal law にしない。- exit 0 なら回帰なし。exit 1 なら下がったプロジェクトの Markdown レポート(
reports/eval/)を読み、どのメトリクスが落ちたか特定する。 - スコア低下が意図した改善なら、人間に再承認を依頼してゴールデンを更新する。意図しない低下なら変更をロールバックまたは修正する。
- 字幕タイミングを変更した場合は構造スコアだけで終わらせず、次も回帰対象にする:
- 通常字幕は versioned caption timing policy の許容 lead を超えて音声より先に出ていない
- protected revealの本文がanchor onsetより前のcueに含まれていない
- word timingのない発話途中anchorが文字数比例で推測されず、
unresolved_reveal_anchorで止まる speech_syncのインタビュー、講義、長尺字幕は過剰先行だけが直り、音声後へ一律遅延されていない
- BGM/音声ミキサーを変更した場合は、ジャンル別の演出評価と分けて次の制作契約を回帰対象にする:
- 通常BGMがレビュー済みライブラリ/BGM Pack由来で、手続き生成は明示的な
simple_soundに限定される - BGM入力を versioned audio policy の基準へ正規化してから editorial gain を適用する
- ducking detectorはA1 clip占有区間ではなくdialogue waveformを使う
audio-mix-report.jsonが存在し、BGMありではwaveform_sidechain_v1、なしではdialogue_only_mastering_v1を記録する- 最終実測が versioned delivery/audio profile の loudness と true-peak target に収まる
- source trimが
adelayより前、全体尺trimがamixより後にあり、同一branchにadelay=...,atrim=start=0が生成されない - 総尺差が1フレーム未満でも
raw_dialogue.wavの信号配置がtimeline window外ならdialogue_timeline_alignment_validがfailする - VFR素材の同期補正は選択済み映像フレームを固定し、測定残差を音声側で補正する
- 通常BGMがレビュー済みライブラリ/BGM Pack由来で、手続き生成は明示的な
- short-social / content element / handoffを変更した場合は、次の横断契約も対象テストで確認する:
- hook/titleのコピー上限と日本語の折返しが一致し、座布団やsafe areaからはみ出さない
- CTA要求時は登録済み full-frame
cta-cardが retention policy の指定 window/duration にある audio_policyが納品物ごとに明示され、BGM要求時はtimelineにmusic clipがある- cold openが「両方」「双方」「どちらも」など未解決のantecedentで始まらない
- Studioのsource fallbackでtimeline字幕が見え、完成previewでは二重表示されない
- editor packetへcaption sidecarとcaption approvalが同梱される
B. LLM ステージ(select-clips / build-blueprint)の変更評価
- ゴールデンの凍結入力を candidate プロジェクトへコピーする:
mkdir -p projects/eval-rerun-<name>
cp -R projects/<golden>/01_intent projects/<golden>/03_analysis projects/eval-rerun-<name>/- 変更後のスキルで対象ステージだけ再実行する(/triage, /blueprint, /compile)。
- 比較する:
npm run eval -- --candidate projects/eval-rerun-<name> --golden projects/<golden>- 判断に迷う差分は LLM ジャッジを足す(
GEMINI_API_KEY必須):
npm run eval -- --candidate projects/eval-rerun-<name> --golden projects/<golden> --judgeC. ゴールデンの追加
人間編集者が編集を確定したら、そのプロジェクトの project_state.yaml に記録する:
approval_record:
approved_by: operator
approved_at: "<ISO8601>"
status: clean登録ファイルは不要。npm run eval -- --list で検出を確認する。
出力 artifact
reports/eval/<mode>-<candidate>-<timestamp>.md(人間向け)reports/eval/<mode>-<candidate>-<timestamp>.json(機械向け)
注意事項
- self モードはゴールデンのファイルに一切書き込まない(tmp コピーで再コンパイル)。candidate 比較も読み取り専用。
- メトリクスは「ゴールデンとの一致」を測る。一致しない = 悪い、ではない。明確に改善した逸脱は人間の再承認でゴールデン側を更新するのが正しい運用。
- ゴールデンが3件未満の間はスコアのブレが大きい。結論を断定しない。
- eval の agent QA は human approval、platform preview、publication gate の代替ではない。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

