¿Qué hace skill-grader?
Evalúa habilidades de agentes con una rúbrica de calidad de producción (3 puertas estrictas + puntuación ponderada en seis dimensiones). Informes basados en evidencia usando LLM como juez.
Evalúa habilidades de agentes con una rúbrica de calidad de producción (3 puertas estrictas + puntuación ponderada en seis dimensiones). Informes basados en evidencia usando LLM como juez.
yt2102/skill-grader es una habilidad diseñada para evaluar habilidades de agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.) mediante una rúbrica de calidad de nivel producción. Utiliza un enfoque de LLM como juez para generar informes detallados basados en evidencia. La evaluación se compone de tres puertas estrictas (hard gates) que determinan si una habilidad cumple con los requisitos mínimos, y un sistema de puntuación ponderada en seis dimensiones clave, como claridad, utilidad, cobertura de instrucciones, y adecuación técnica. Es útil para desarrolladores que desean asegurar que sus habilidades de agente sean robustas, completas y alineadas con estándares profesionales, apoyando la mejora continua mediante retroalimentación objetiva y medible.
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Evalúa habilidades de agentes con una rúbrica de calidad de producción (3 puertas estrictas + puntuación ponderada en seis dimensiones). Informes basados en evidencia usando LLM como juez.
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.