O que skill-grader faz?
Avalia Skills de Agentes com uma rubrica de qualidade de nível de produção (3 portões rígidos + pontuação ponderada em seis dimensões). Relatórios baseados em evidências usando LLM como juiz.
Avalia Skills de Agentes com uma rubrica de qualidade de nível de produção (3 portões rígidos + pontuação ponderada em seis dimensões). Relatórios baseados em evidências usando LLM como juiz.
Este skill, yt2102/skill-grader, permite avaliar de forma automatizada e rigorosa a qualidade de skills de agentes de IA para produção. Ele aplica uma rubrica composta por três portões rígidos (gates) que verificam se o skill atende a critérios mínimos essenciais, seguido de uma pontuação ponderada em seis dimensões de qualidade, como clareza, segurança e eficácia. O processo utiliza um LLM (Large Language Model) como juiz, gerando relatórios baseados em evidências, ou seja, cada nota é acompanhada de citações e justificativas do próprio modelo. É uma ferramenta valiosa para desenvolvedores e plataformas (como Claude Code, Cursor ou Codex) que desejam garantir que apenas skills maduros, seguros e bem documentados sejam disponibilizados em seus ecossistemas.
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Avalia Skills de Agentes com uma rubrica de qualidade de nível de produção (3 portões rígidos + pontuação ponderada em seis dimensões). Relatórios baseados em evidências usando LLM como juiz.
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.