القائمة
Framework para evaluar la calidad de las respuestas de los agentes mediante el patron "LLM-as-a-Judge". Permite comparacion de respuestas y evaluacion contra rubricas.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| id | context-evaluator |
| name | Context Evaluator |
| description | Framework para evaluar la calidad de las respuestas de los agentes mediante el patron "LLM-as-a-Judge". Permite comparacion de respuestas y evaluacion contra rubricas. |
| category | core |
| type | core |
| version | 1.0.0 |
| license | MIT |
| metadata | {"author":"FreakingJSON","source":"OBSOLETE/migration"} |
| compatibility | ["OpenCode","Claude","Gemini","Codex"] |
Esta skill implementa tecnicas avanzadas de evaluacion de agentes, permitiendo medir la precision, coherencia y adherencia a la filosofia del framework.
Cuando se requiere evaluar una respuesta, se deben seguir estos pasos:
rubrics/general.json: Evaluacion de proposito general.rubrics/technical.json: Enfoque en precision de codigo y arquitectura.rubrics/ux.json: Enfoque en claridad y tono para el usuario.scripts/evaluate.pyCLI para ejecutar evaluaciones desde la terminal o scripts de automatizacion.
python core/skills/core/context-evaluator/scripts/evaluate.py --prompt "..." --response "..." --rubric general
Estándares y validación para scripts Python cross-platform (Windows/Linux/macOS). Esta skill debe usarse cuando se escriban scripts Python en el framework para garantizar compatibilidad multi-SO, evitar problemas de encoding (emojis en Windows), y asegurar calidad consistente en todo el código.
Procesa archivos CSV para limpieza, transformación y análisis de datos tabulares. Esta skill debe usarse cuando el usuario necesite manipular datos CSV, incluyendo limpieza de datos, transformaciones (filtros, agregaciones, joins), conversión a otros formatos, o análisis exploratorio de datasets en formato CSV.
Genera visualizaciones de datos (gráficos de barras, líneas, etc.) usando Matplotlib y Seaborn.
Comprehensive document creation, editing, and analysis with support for tracked changes, formatting preservation, and text extraction. Use when working with Word documents (.docx).
Genera prompts JSON estructurados a partir de una idea inicial para IA, con objetivos y entregables claros.
Guía para escribir documentación Markdown de alta calidad siguiendo el principio MVI del framework FreakingJSON. Esta skill debe usarse cuando el usuario necesite crear o editar archivos .md en el framework, asegurando consistencia, claridad y adherencia al principio de Minimal Viable Information.