skill-analytics は何をしますか？
ローカルの Next.js ダッシュボードで、Claude Code および Codex の利用状況を LLM-as-judge を用いて分析します。
Claude Code および Codex の利用状況を LLM-as-judge で分析する、ローカルの Next.js ダッシュボード。
このスキルは、Claude Code や Codex といった AI エージェントの利用ログを分析・可視化するためのローカル環境向け Next.js ダッシュボードを提供します。LLM-as-judge の手法を採用し、AI エージェントの応答品質やタスク完了率を定量的に評価できるのが特徴です。主に Claude Code と Codex の操作ログを入力とし、ダッシュボード上でユーザーごとの使用傾向、プロンプトの効率性、エラー発生頻度などをグラフや表で確認できます。開発者はこのツールを使って、AI エージェントのパフォーマンスを継続的に改善するためのデータドリブンな判断が可能になります。Next.js ベースで構築されているため、カスタマイズや拡張が容易で、既存の開発ワークフローにもシームレスに統合できます。
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ローカルの Next.js ダッシュボードで、Claude Code および Codex の利用状況を LLM-as-judge を用いて分析します。
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.