Was macht datarobot-agent-tester?
Generieren, testen und verbessern Sie AGENTS.md-Dateien und KI-Codierungsfähigkeiten über das DataRobot LLM Gateway.
Generieren, testen und verbessern Sie AGENTS.md-Dateien und KI-Codierungsfähigkeiten über das DataRobot LLM Gateway.
Dieses Skill wurde entwickelt, um Entwicklern und Agentennutzern zu helfen, AGENTS.md-Dateien und KI-Codierungsfähigkeiten (Skills) mit Hilfe des DataRobot LLM Gateway zu generieren, zu testen und zu verbessern. Es ermöglicht die schnelle Erstellung und Iteration von strukturierten Agentenbeschreibungen, die für die Workflows von Coding-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex optimiert sind. Der Skill umfasst Werkzeuge zur synthetischen Testgenerierung und Feedbackschleifen, die die Qualität und Korrektheit der Skills sicherstellen. Durch die Nutzung der DataRobot LLM Gateway-Infrastruktur skaliert der Prozess zuverlässig und bietet konsistente Ergebnisse, was ihn ideal für Teams macht, die ihre KI-Assistenten für die Softwareentwicklung verfeinern.
npx skills add datarobot-oss/datarobot-agent-testerInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Generieren, testen und verbessern Sie AGENTS.md-Dateien und KI-Codierungsfähigkeiten über das DataRobot LLM Gateway.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.