buyer-eval-skill は何をしますか?
AIエージェントと対話し、独立した情報源に対して請求を検証することで、B2Bベンダーを評価し、真実と虚偽をスコアリングします。
AIエージェントと対話し独立した情報源を参照して請求を検証することで、B2Bベンダーを評価します。
このスキルは、B2Bベンダーの評価プロセスを効率化するために設計されています。ユーザーはAIエージェントと対話しながら、ベンダーが主張する内容(機能、価格、パフォーマンスなど)を、公式ドキュメントやサードパーティのレビューなどの独立した情報源と照合し、真実度をスコアリングします。このアプローチにより、営業担当者へのインタビューだけでは得られない客観的な評価が可能になります。主にClaude CodeやCoderなどのAIエージェントプラットフォームで動作し、評価プロセス全体をエージェントに委任できます。スキルは、主張収集、情報源検証、スコアリングの3つのステップで構成され、結果は構造化されたレポートとして出力されます。
npx skills add Zorineinsupportable217/buyer-eval-skillInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
AIエージェントと対話し、独立した情報源に対して請求を検証することで、B2Bベンダーを評価し、真実と虚偽をスコアリングします。
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.