这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向 NeMo Platform 的 Evaluator 插件，指导代理使用 `nemo evaluator` CLI 和 NeMoPlatform Python SDK 执行评估任务。它覆盖指标类型查询、评估规格配置、即时评估运行以及持久化评估作业。评估规格可以包含指标、内联数据集或平台 FilesetRef、可选执行参数和模型或代理目标。使用前需要在 Nvidia-NeMo/nemo-platform 仓库根目录激活 Python 虚拟环境，并连接正在运行的 NeMo Platform 服务器。
指导代理检查插件状态，列出或查看指标模式，解释当前插件输入模式，读取或生成评估规格示例，并通过 nemo evaluator evaluate run 执行评估。它还指导使用 evaluate submit 创建持久化作业，通过 nemo jobs 查询状态、获取作业信息、列出结果并下载聚合分数和逐行分数。Python SDK 部分展示如何通过 NeMoPlatform 实例的 evaluator 客户端检查插件状态。技能同时要求不要将密钥打印到标准输出。
- NeMo Platform 开发者需要确认 Evaluator 插件是否正常运行时，使用 CLI 检查插件状态。
- 评估工程师需要发现可用指标或查看某个指标的 schema 时，查询 metric types。
- 模型开发者已有数据和指标规格，需要运行 exact-match 或 LLM-Judge 评估时，使用规格文件启动评估。
- 需要异步或可持久化执行评估的团队，提交作业并下载聚合分数与逐行分数。
- Python 集成开发者需要从 NeMoPlatform 客户端检查 Evaluator 插件状态时，参考 SDK 用法。
如何安装这个 Skill？
- 执行前确认当前工作目录、虚拟环境、NeMo Platform 服务和 CLI schema 版本；文档没有提供完整依赖锁定。
- 远程 submit 会创建持久化作业，LLM judge 会向 NVIDIA 端点发送评估数据；使用前应确认用户授权、数据敏感性、网络可达性和秘密映射。
- 不要把本地环境变量名直接用于远程作业；应先验证平台秘密，并为失败作业准备人工清理或停止流程。
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
nemo CLIPython virtual environmentNeMo Platform serverNeMo Platform Python SDKuv
使用仓库 README 中的 skills CLI 安装单个技能：npx skills add nvidia/skills --skill nemo-evaluator-plugin --yes。也可以指定 Codex 安装：npx skills add nvidia/skills --skill nemo-evaluator-plugin --agent codex --yes。源材料未说明该技能的独立软件包安装方式；安装后，代理在加载技能并遇到相关任务时使用它。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/NVIDIA/skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/skills/nemo-evaluator-plugin" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
在 Nvidia-NeMo/nemo-platform 仓库根目录执行 source .venv/bin/activate。检查插件：nemo evaluator info；查看指标：nemo evaluator metric-types；查看特定指标 schema：nemo evaluator metric-types <metric-name>；运行规格文件：nemo evaluator evaluate run --spec-file skills/nemo-evaluator-plugin/assets/specs/exact_match_metric.json。需要持久化作业时使用 nemo evaluator evaluate submit --spec-file skills/nemo-evaluator-plugin/assets/specs/exact_match_metric.json，然后用 nemo jobs get-status <job-name> 和 nemo jobs results download aggregate-scores --job <job-name> --output-file aggregate-scores.json 获取结果。Python 示例使用 NeMoPlatform(base_url="http://localhost:8080")，再调用 platform_client.evaluator.plugin_status()。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖 CLI 指标查询、评估运行、持久化作业和结果下载的完整操作链。
- 同时提供 NeMo Platform Python SDK 的插件状态检查示例。
- 明确以 `nemo evaluator` 为新指导目标，并提供 exact-match、benchmark 和 LLM-Judge 规格示例。
- 包含避免将密钥输出到日志的安全提示。
- 依赖正在运行的 NeMo Platform 服务器，技能本身不提供服务器部署步骤。
- 命令假设当前工作目录是 Nvidia-NeMo/nemo-platform 仓库根目录，并且已有 `.venv`。
- 源材料没有提供独立测试结果、支持的平台矩阵或失败恢复保证。
- 指标 bundle 含序列化 payload，因此内联 shell JSON 不适合作为首选输入。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| NeMo Evaluator 评估插件技能 本页 ✓ NVIDIA · 官方 | 58 · 推荐 | ★ 3.6k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| Agent Platform 调优任务管理 ✓ Google · 官方 | 47 · 谨慎使用 | ★ 21k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| Azure 机器学习 Python SDK 技能 ✓ Microsoft · 官方 | 51 · 谨慎使用 | ★ 2.7k | 3 个月前 | MIT |
| Agent Platform 提示词管理 ✓ Google · 官方 | 47 · 谨慎使用 | ★ 21k | 13 天前 | Apache-2.0 |
| Azure Identity Python 认证技能 ✓ Microsoft · 官方 | 60 · 推荐 | ★ 2.7k | 3 个月前 | MIT |
与旧的生成式 nemo evaluation API 命令组相比，该技能明确将插件 CLI nemo evaluator 作为新指导的目标界面；旧命令组不是新指导的目标。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
文档声明不要将秘密打印到 stdout，并区分本地环境变量与远程平台秘密；但示例包含提交持久化作业、创建平台秘密和调用远程模型的外部副作用，未要求明确用户确认、最小权限说明、数据流与回滚方案，因此扣分。
CLI、SDK、spec 示例和故意失败数据覆盖了主要路径，且提供超时、重试和失败反馈参数；但前置环境、仓库目录、依赖版本和当前 schema 依赖未完整固定，静态审查无法复现，按上限保守扣分。
名称、目标用户场景、CLI/SDK、指标、数据集和在线/离线模式较清楚；但触发边界、非适用场景和输入错误处理不足，且 LLM judge 依赖 NVIDIA 海外端点，未说明中国大陆网络可达性，因此扣分。
SKILL.md 有较好的分层、交叉引用、资产示例、安全提示、owner、maturity 和 Apache-2.0 元数据；但缺少 author/tags、版本与 changelog、维护更新路径、系统化 FAQ，引用层级偏深，基准还记录了脚本表格和 run_script 文档缺口。
内容直接提供 evaluator CLI、SDK、spec 文件和作业结果下载命令，能覆盖评估核心任务；但示例依赖现有 NeMo Platform 环境，部分结果依赖远程服务，缺乏静态可验证的端到端输出和替代方案比较，按静态上限计分。
存在提交的 SDK smoke example、spec、故意失败样例、evals.json 以及 BENCHMARK.md 中的外部评估摘要；但本审查未执行，关键路径测试覆盖有限，基准为单任务且缺少可独立核验的测试套件细节，因此不超过静态上限。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
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