llm-evaluation-registry 是做什麼的？
LLM Evaluation Registry 是一個後端驅動的品質層，專為 AI 工作流程設計。它追蹤提示詞、模型、可重複使用的測試案例、評估運行、驗證結果、回歸問題以及人工審查記錄，讓 AI 行為能被衡量而非猜測。
LLM Evaluation Registry 是一個後端驅動的品質層，專為 AI 工作流程設計。它追蹤提示詞、模型、可重複使用的測試案例、評估運行、驗證結果、回歸問題以及人工審查記錄，讓 AI 行為能被衡量而非猜測。
LLM Evaluation Registry 是一個針對 AI 代理（如 Claude Code、Cursor、Codex）的後端驅動品質層。它能系統性地追蹤提示詞、模型、測試案例、評估運行、驗證結果、回歸問題及人工審查記錄，使開發者能量化 AI 行為品質而非憑感覺猜測。此技能支援主流開發工具（如 Cursor），透過提供結構化的評估框架來確保 AI 工作流程的可靠性與可稽核性。其運作方式基於 SKILL.md 文件中定義的指令，無需外部 API 金鑰即可整合。
npx skills add iamalimaybe/llm-evaluation-registryInstalled? Explore more 生產力與協作 skills: steipete/gemini, steipete/gh-issues, steipete/skill-creator · View all 6 →
LLM Evaluation Registry 是一個後端驅動的品質層，專為 AI 工作流程設計。它追蹤提示詞、模型、可重複使用的測試案例、評估運行、驗證結果、回歸問題以及人工審查記錄，讓 AI 行為能被衡量而非猜測。
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.