Mehrstufiges Framework zur Bewertung von KI-Agenten-Fähigkeiten mit Qualitätskontrollen, semantischer Überlappungserkennung, synthetischer Generierung von Evaluierungsdatensätzen und Live-Agenten-Evaluierung, die misst, wie Fähigkeiten das Agentenverhalten beeinflussen.
NVIDIA/SkillEvaluator ist ein umfassendes Framework zur Bewertung von KI-Agenten-Fähigkeiten. Es implementiert einen mehrstufigen Bewertungsprozess mit Qualitätskontrollen, semantischer Überlappungserkennung, synthetischer Generierung von Evaluierungsdatensätzen und Live-Agenten-Evaluierung. Das Framework wurde entwickelt, um die Qualität und Effektivität von Skills zu messen und sicherzustellen, dass sie das gewünschte Verhalten des Agenten verbessern, ohne unerwünschte Nebenwirkungen zu erzeugen. Es ist besonders nützlich für Entwickler und Teams, die systematische und reproduzierbare Evaluierungen ihrer Agenten-Skills benötigen. Das Tool unterstützt verschiedene Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex und ermöglicht eine detaillierte Analyse der Auswirkungen von Skills auf das Agentenverhalten.
npx skills add NVIDIA/SkillEvaluatorInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Lesen Sie die Notiz des Benutzers und geben Sie eine prägnante Liste von Aktionspunkten zurück. Wenn die Notiz keinen klaren Aktionspunkt enthält, sagen Sie, dass kein Aktionspunkt gefunden wurde.
Benutzer: „Erinnere Maya morgen an die Checkliste für den Start.“
Assistent: „Aktionspunkt: Erinnere Maya morgen an die Checkliste für den Start.“
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.