Eine portable KI-Agenten-Fertigkeit, die andere Agenten-Fertigkeiten überprüft und einen strukturierten HTML-Bericht erstellt. Zeigen Sie auf ein lokales Verzeichnis oder GitHub-Repo – es erkennt alle Fertigkeiten, bewertet sie in 13 Kategorien, identifiziert Risiken und liefert priorisierte Empfehlungen.
Diese Fertigkeit, genannt 'sirius-zuo/skill-reviewer', ist ein spezialisiertes Werkzeug für KI-Agenten (z. B. Claude Code, Cursor, Codex), das entwickelt wurde, um andere Agenten-Fertigkeiten automatisch zu überprüfen und benutzerfreundliche Berichte zu erstellen. Sie ist besonders nützlich für Entwickler und Teams, die sicherstellen möchten, dass ihre Fertigkeiten konsistent, sicher und von hoher Qualität sind. Der Skill unterstützt lokale Verzeichnisse und öffentliche GitHub-Repositories, durchsucht diese gründlich nach Fertigkeiten, bewertet sie in 13 Kategorien (z. B. Dokumentation, Struktur, Sicherheit, Portabilität) und generiert einen strukturierten HTML-Bericht mit detaillierten Bewertungen, identifizierten Risiken und priorisierten Handlungsempfehlungen. Die Arbeitsweise basiert auf einer Klassifizierung des Fertigkeitstyps (Code, Prompt, Konfiguration), einer Gewichtung basierend auf dem Reifegrad der Fertigkeit und der Anwendung eines konsistenten Bewertungsschemas, um objektive Ergebnisse zu liefern. Der generierte Bericht ist sofort als fertige HTML-Datei verfügbar und kann einfach in CI/CD-Pipelines integriert oder zum Teilen mit Kollegen verwendet werden.
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Eine portable KI-Agenten-Fertigkeit, die andere Agenten-Fertigkeiten überprüft und einen strukturierten HTML-Bericht erstellt. Zeigen Sie auf ein lokales Verzeichnis oder GitHub-Repo – es erkennt alle Fertigkeiten, bewertet sie in 13 Kategorien, identifiziert Risiken und liefert priorisierte Empfehlungen.
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.