Was macht SkillTab-Bench?
Code zum Paper SkillTab-Bench: Benchmarking Skill-Driven Agents for Multi-Turn Industrial Table Analysis
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SkillTab-Bench ist ein Benchmark zur Bewertung von KI-Agenten, die auf Skill-getriebene, mehrschrittige Analysen industrieller Tabellen spezialisiert sind. Es bietet eine standardisierte Evaluierungsumgebung, um die Fähigkeit von Agenten zu testen, komplexe Analysen über mehrere Interaktionen hinweg durchzuführen. Das Tool unterstützt verschiedene Agenten-Plattformen und ermöglicht es Entwicklern, die Leistung ihrer Modelle zu vergleichen und zu optimieren. Die im Repository enthaltenen Skripte und Daten ermöglichen eine reproduzierbare Auswertung und helfen dabei, die Grenzen aktueller KI-Systeme bei der Verarbeitung strukturierter Industriedaten zu identifizieren.
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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.