Estrutura multicamadas para avaliar skills de agentes de IA, com portões de qualidade, detecção de sobreposição semântica, geração de datasets sintéticos de avaliação e avaliação ao vivo de agentes que mede como as skills afetam o comportamento do agente.
O NVIDIA/SkillEvaluator é uma estrutura robusta e multicamadas projetada para avaliar e garantir a qualidade de skills de agentes de IA. Ele implementa portões de qualidade rigorosos, detecta sobreposições semânticas entre skills, gera automaticamente datasets sintéticos de avaliação e realiza avaliações ao vivo para medir o impacto real das skills no comportamento do agente. A ferramenta é útil para desenvolvedores que criam ou integram skills em plataformas como Claude Code, Cursor, Codex e similares, pois fornece métricas objetivas de desempenho, cobertura e consistência. Ao usar o SkillEvaluator, você pode validar se suas skills funcionam conforme esperado, identificar conflitos e garantir que elas realmente melhorem a experiência do agente sem efeitos colaterais indesejados.
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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.