Avalie qualquer skill do Claude Code usando uma rubrica baseada em pesquisa, derivada dos 9 repositórios de skill mais estrelados no GitHub.
Este skill, **jedobe/skill-evaluator**, foi projetado para avaliar a qualidade de outros skills do Claude Code. Ele aplica uma rubrica padronizada e baseada em evidências, extraída da análise dos 9 repositórios de skill mais populares no GitHub. Útil para desenvolvedores e organizações que desejam selecionar, auditar ou criar skills de alto nível, ele fornece uma pontuação objetiva que destaca pontos fortes e áreas de melhoria. Funciona como um skill autônomo para o Claude Code, permitindo que você o invoque para analisar um skill alvo — seja um arquivo local ou um repositório remoto — e receber um relatório detalhado. Ao seguir a estrutura dos melhores exemplos da comunidade, ele ajuda a elevar o padrão de qualidade dos skills criados e mantidos no ecossistema.
npx skills add jedobe/skill-evaluatorInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Avalie qualquer skill do Claude Code usando uma rubrica baseada em pesquisa, derivada dos 9 repositórios de skill mais estrelados no GitHub.
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.