O que go-mastery-evals faz?
Benchmark aberto e avaliado por ferramentas para habilidades de codificação em Go — execute qualquer habilidade através do mesmo portão com/sem A/B. Alimenta os resultados de go-mastery.
Benchmark aberto e avaliado por ferramentas para habilidades de codificação em Go — execute qualquer habilidade através do mesmo portão com/sem A/B. Alimenta os resultados de go-mastery.
Este skill fornece um benchmark aberto para avaliar habilidades de codificação em Go, utilizando uma cadeia de ferramentas para correção automática. Ele permite que qualquer skill seja testado através de um portão A/B, comparando o desempenho com e sem a habilidade ativada. Suporta plataformas como Cursor, Codex e Claude Code, e é fundamental para gerar os resultados do projeto go-mastery. A avaliação é baseada em métricas objetivas, como taxa de sucesso em tarefas de programação, fornecendo uma referência confiável para desenvolvedores e agentes de IA.
npx skills add mythicalhacker/go-mastery-evalsInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Benchmark aberto e avaliado por ferramentas para habilidades de codificação em Go — execute qualquer habilidade através do mesmo portão com/sem A/B. Alimenta os resultados de go-mastery.
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.