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Habilidades reutilizáveis para Agentes Anthropic (SKILL.md) que empacotam métodos de avaliação reais: avaliação de ancoragem de notas clínicas e avaliador de referência token-F1. Python apenas com stdlib, executa offline.

O que é agent-skills?

Este skill empacota dois métodos de avaliação (eval) reais e prontos para uso em Agentes Anthropic: (1) um avaliador de ancoragem (grounding) para notas clínicas, que verifica se as afirmações de um agente estão devidamente ancoradas no texto clínico de referência; e (2) um avaliador de referência baseado em token-F1, que mede a sobreposição de tokens entre a saída do agente e uma resposta de referência (útil para tarefas de sumarização ou resposta a perguntas). Ambos são implementados exclusivamente com a biblioteca padrão do Python (stdlib), sem dependências externas, e funcionam completamente offline — ideal para ambientes restritos, sem acesso à internet. O skill é compatível com Claude Code, Cursor, Codex e outras plataformas que suportam SKILL.md, e pode ser invocado diretamente pelo agente para executar avaliações rigorosas durante o desenvolvimento. A documentação inclui exemplos de uso, explicação das métricas e instruções claras para integração.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

O que agent-skills faz?

Habilidades reutilizáveis para Agentes Anthropic (SKILL.md) que empacotam métodos de avaliação reais: avaliação de ancoragem de notas clínicas + avaliador de referência token-F1. Python apenas com stdlib, executa offline.

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