Eval क्या है और इसे skill share करने से पहले क्यों महत्वपूर्ण है?	Eval एक परीक्षण है जहाँ आप realistic requests को अपनी skill के साथ test करते हैं। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि दूसरे लोग edge cases या अलग तरीके से requests phrase कर सकते हैं, और आप उन समस्याओं को दूसरों के सामने आने से पहले पकड़ सकते हैं।
Skill-creator eval system में "without skill" output क्यों दिया जाता है?	"Without skill" output एक comparison point है जो दिखाता है कि आपकी skill बिना किसी skill के Claude के response से कितनी बेहतर है - सिर्फ यह नहीं कि output ठीक है, बल्कि यह बेहतर है या नहीं।
Eval feedback देते समय आपको किन दो सवालों का जवाब देना चाहिए?	पहला: क्या skill version वह है जिसे मैं use करूँगा? दूसरा: अगर नहीं, तो क्या missing है या गलत है?
Eval feedback में "specific" होना क्यों जरूरी है?	क्योंकि "tone बहुत formal है" या "executive summary छूट गया" जैसी specific feedback Claude को कार्रवाई के लिए कुछ देती है, जबकि "यह ठीक नहीं है" से कोई मदद नहीं मिलती।
Skill को iterate करते समय एक बार में एक ही चीज़ बदलने का क्या फायदा है?	इससे आप देख सकते हैं कि किस बदलाव ने वास्तव में परिणाम में सुधार किया है, और कौन सा बदलाव प्रभावी था।
Skill को "ship" करने के लिए perfect evals की जरूरत है या नहीं?	नहीं, आपको सिर्फ यह चाहिए कि जो cases आपको care करते हैं वे baseline से meaningfully बेहतर pass हों, और आप उन cases को name करें जिन्हें अभी handle नहीं किया गया है।
अगर पहले pass में ही outputs बहुत अच्छे दिखें तो क्या करना चाहिए?	आप done हैं - evals एक ceremony नहीं है, बल्कि confidence के लिए एक tool है।
Eval review में "with skill" और "without skill" outputs को compare करते समय क्या देखना चाहिए?	आपको देखना चाहिए कि skill version किन house rules को follow करता है, क्या वह specific, organized और actionable है, और क्या वह बिना skill के version से बेहतर है।
अगर पहले revision के बाद भी outputs संतोषजनक न हों तो क्या करें?	फिर से run करें - यह एक loop है, एक बार का gate नहीं। ज्यादातर skills एक या दो rounds के बाद ready हो जाती हैं।
Skill-creator में eval process के दौरान Claude क्या करता है?	Skill-creator दो या अधिक realistic prompts generate करता है, प्रत्येक के लिए with-skill और without-skill outputs produce करता है, फिर आपकी feedback के आधार पर skill को revise करता है।