Que fait skill-grader ?
Évaluez les compétences des agents avec un référentiel de qualité de niveau production (3 barrières dures + notation pondérée sur six dimensions). Rapports basés sur des preuves avec LLM en tant que juge.
Évaluez les compétences des agents avec un référentiel de qualité de niveau production (3 barrières dures + notation pondérée sur six dimensions). Rapports basés sur des preuves avec LLM en tant que juge.
Ce skill permet d'évaluer rigoureusement les compétences (skills) des agents IA, comme ceux utilisés dans Claude Code, Cursor ou Codex, selon un référentiel de qualité professionnel. Il impose trois barrières dures (gates) qui doivent être obligatoirement franchies, puis applique une notation pondérée sur six dimensions (pertinence, fiabilité, maintenabilité, performance, documentation, sécurité) pour fournir un score global. L'évaluation est réalisée par un LLM agissant comme juge, produisant des rapports détaillés et fondés sur des preuves (extraits de code, logs, etc.). Ce skill est utile aux développeurs et aux équipes d'ingénierie logicielle pour standardiser la qualité des compétences, identifier les axes d'amélioration et garantir un niveau de qualité reproductible en environnement de production.
npx skills add yt2102/skill-graderInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Évaluez les compétences des agents avec un référentiel de qualité de niveau production (3 barrières dures + notation pondérée sur six dimensions). Rapports basés sur des preuves avec LLM en tant que juge.
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.