Custom Model Bench：Claude 智能体与工作流的系统化评估工具

custom-model-bench是专为Claude Code设计的插件，提供基于精选数据集和评分标准的智能体与工作流基准测试能力，帮助开发者量化评估自定义AI系统的性能。它解决了传统评估主观、单一的痛点，通过结构化框架让AI系统测试更工程化、可重复、可比较。

随着大模型能力提升，开发者构建基于Claude的定制智能体和工作流增多，但缺乏客观系统的评估方式。传统评估依赖主观判断或简单准确率，难以反映复杂任务能力。该工具填补此空白，提供结构化基准测试框架，让AI系统测试像软件测试一样规范。

工具强调可重复性、可比较性、可扩展性：

1. 精选数据集：覆盖典型场景，含多维度评估维度，触及深层能力。
2. 评分标准驱动：基于rubric的评判体系，明确评分细则，指出优劣势。
3. Claude Code原生集成：无缝融入开发流程，提升迭代效率，使评估成为自然环节。

1. 测试配置层：通过YAML/JSON定义待测对象、数据集、参数，支持版本控制。
2. 执行引擎：协调测试运行，支持并行/分布式处理，管理资源与异常。
3. 评判系统：核心创新，支持规则评判（自动）、模型评判（Claude 3.5 Sonnet）、人工评判（校准）。
4. 报告生成：自动生成详细报告，含总体得分、维度分析、示例对比，支持多格式导出。

1. 提示工程优化：提供A/B测试能力，数据驱动优化提示策略。
2. 智能体能力边界探索：识别优势与薄弱环节，指导能力增强方向。
3. 回归测试与CI/CD：集成到流程中，自动检测变更影响，保障生产系统稳定。
4. 模型选型迁移：量化对比新旧模型，评估迁移影响。

快速开始：

1. 安装Claude Code插件；
2. 创建测试配置文件；
3. 运行基准测试；
4. 查看评估报告。

设计建议：

• 覆盖关键场景；
• 平衡难度分布；
• 定期更新数据集；
• 结合定性分析补充量化指标。

该工具填补AI应用开发中系统化评估的空白，将软件工程测试理念引入AI领域，使智能体开发更工程化、可预测。对生产级AI团队，建立评估体系是优先事项。未来将随多模态、多智能体技术发展持续演进，插件化架构支持功能扩展。