Was macht go-mastery-evals?
Offener, toolchain-bewerteter Benchmark für Go-Kenntnisse — führen Sie jede Fähigkeit durch das gleiche Mit/Ohne A/B-Gate aus. Ermöglicht die go-mastery-Ergebnisse.
Offener, toolchain-bewerteter Benchmark für Go-Kenntnisse – führen Sie jede Fähigkeit durch das gleiche Mit/Ohne A/B-Gate aus. Ermöglicht die go-mastery-Ergebnisse.
Dieses Skill von mythicalhacker/go-mastery-evals ist ein offener, automatisierter Benchmark zur Bewertung von Go-Programmierkenntnissen, der auf einem Toolchain-basierten Bewertungssystem beruht. Es ermöglicht Entwicklern, jede beliebige Go-Fähigkeit oder KI-gestützte Codierungsfertigkeit durch einen standardisierten A/B-Test (mit/ohne KI-Assistenz) zu testen. Das Tool unterstützt Plattformen wie Claude Code, Cursor, Codex und andere, indem es eine konsistente Evaluierungsumgebung bietet. Die Ergebnisse dieser Eval gehen direkt in die go-mastery-Plattform ein, um die tatsächliche Leistung und den Fortschritt von Go-Entwicklern zu messen. Der Benchmark ist vollständig quelloffen und ermöglicht es der Community, Tests beizutragen und die Bewertungskriterien zu verbessern.
npx skills add mythicalhacker/go-mastery-evalsInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Offener, toolchain-bewerteter Benchmark für Go-Kenntnisse — führen Sie jede Fähigkeit durch das gleiche Mit/Ohne A/B-Gate aus. Ermöglicht die go-mastery-Ergebnisse.
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.