Metodología de Evaluación de Calidad de Skills
Referencia autoritativa sobre cómo medir la calidad de plugins y skills mediante tres capas de evaluación (análisis estático, juez LLM y simulación Monte Carlo), con dimensiones, rúbricas, fórmulas de puntuación y umbrales de insignias. Útil para calibrar y mejorar skills de agentes en un marketplace de IA.
Incluida en el Pase · para Claude Code, Codex CLI, OpenCode
// qué_hace
Documenta el sistema completo de evaluación de calidad de skills con 10 dimensiones ponderadas, 3 capas de análisis y sistema de insignias Elo.
// cómo_lo_hace
Combina análisis estático determinista, juez LLM con rúbricas ancladas y simulación Monte Carlo (N=50) para calcular una puntuación compuesta ponderada.
// ejemplo_de_uso
Cuando quieres medir objetivamente la calidad de un lote de skills antes de publicarlas en un catálogo. Ej.: evaluar cincuenta skills con el sistema de diez dimensiones ponderadas para priorizar cuáles mejorar antes del lanzamiento.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
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