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AI RADARVibe Coding
366•12.09.2026, 17:36•3 Min. Lesezeit

Claude Code: Neue Funktion zur Plugin-Evaluation

Claude Code: Neue Funktion zur Plugin-Evaluation
Kurz zusammengefasst30 Sek.

Anthropic hat in Claude Code eine neue Evaluationsfunktion eingeführt, die Entwicklern ermöglicht, den tatsächlichen Nutzen und die Effektivität ihrer Plugins systematisch zu messen.

Neu in Claude Code: Plugin-Evaluation

Mit der neuen Funktion können Sie nun genau nachvollziehen, welchen konkreten Mehrwert Ihr Plugin bietet und ob es Optimierungsbedarf hat.

Funktionsweise

  1. Erstellung von Testfällen: Führen Sie das Plugin oder Skill aus, bewerten Sie die Ergebnisse und wiederholen Sie jeden Test ohne das Plugin, um die Differenz zu vergleichen.

  2. Initialisierung: Starten Sie im Ordner Ihres Plugins und führen Sie folgenden Befehl aus:

    BASH
    claude plugin eval init
    

    Dabei erklären Sie Claude, wie ein gutes und ein schlechtes Ergebnis aussehen soll, und stellen mehrere reale Prompts bereit. Claude generiert daraufhin Testfälle, führt eigenständig Checks durch, startet einen Probelauf und meldet die geschätzten Kosten für einen vollständigen Durchlauf.

  3. Evaluation: Führen Sie anschließend aus:

    BASH
    claude plugin eval
    

    Im Terminal sehen Sie die Auswertung jedes Testfalls mit und ohne Plugin. Zudem erhalten Sie einen HTML-Bericht mit allen Details. Falls Ihr Konto dies unterstützt, wird der Bericht auch als privates Artefakt veröffentlicht.

Wichtige Hinweise

  • Die Checks rufen das Modell auf, verbrauchen also Tokens, und die Ergebnisse können von Lauf zu Lauf variieren. Führen Sie vor einem vollständigen Durchlauf zunächst einen Probelauf durch:

    BASH
    --runs 1
    
  • Hooks und MCP-Server Ihres Plugins laufen in Ihrem Namen. Prüfen Sie daher nur Plugins, denen Sie vertrauen.

Neue Funktion testen

Um die Funktion zu nutzen, führen Sie aus:

BASH
claude update

Dokumentation

Warum das wichtig ist

Analyse

Diese Funktion schließt eine kritische Lücke im Entwicklungsworkflow, indem sie datengestützte Einblicke in die Performance von KI-Plugins liefert. Sie standardisiert die Qualitätssicherung und hilft Entwicklern, ineffiziente oder fehlerhafte Erweiterungen vor der Veröffentlichung zu identifizieren.

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