| name | eval-readme |
| description | Use when evaluating the quality of a GitHub README, judging whether it reads as human-written or AI-generated, and producing concrete fixes. Triggers on requests like "eval this README", "is this readme AI-generated", "review my repo readme". |
eval-readme
Évalue un README GitHub à travers un prisme simple : sert-il son objectif de communication vers un humain pressé ? Référence des signaux dans signals.md à la racine du plugin.
Entrée
Soit un owner/repo (l'agent récupère le README via l'API GitHub), soit le texte du README collé directement.
Procédure
- Récupérer le contenu. Pour un repo :
gh api repos/{owner}/{repo}/readme --jq .content | base64 -d, ou le README brut via raw.githubusercontent.com.
- Passer les trois grilles ci-dessous.
- Trancher un verdict et lister des correctifs applicables tout de suite.
Grille 1 : signaux humains (présence = bon)
Screenshots, diagrammes, records de terminal (asciinema, SVG), vidéos, GIF de démo. Structure scannable : titres clairs, exemples de commandes, sections courtes. Un humain sait qu'on lit un README en diagonale et favorise l'image sur le pavé.
Grille 2 : marqueurs IA non assumée (présence = drapeau)
Em-dash en pagaille, paragraphes de longueur uniforme, tournures type LLM, ouvertures stéréotypées ("In today's...", "It's worth noting"), buzzwords vides, sur-structuration et emojis trop léchés. Réutiliser le skill anti-AI markers s'il est disponible.
Nuance : un fichier llms.txt ou un README explicitement destiné à être ingéré par un LLM échappe à cette grille. Là le contenu généré est légitime et assumé.
Grille 3 : essentiels
Licence présente. Le quoi et le pourquoi en haut. Installation. Usage avec exemples. Le README n'est pas un changelog : un long journal de versions ou un historique de changements en haut noie le quoi et le pourquoi, et fait fuir le lecteur pressé. L'historique va dans CHANGELOG.md ou les releases GitHub, pas dans le README.
Métadonnées du repo. La description GitHub du repo est renseignée et les topics (tags) sont présents. Un repo sans description ni topics est invisible à la recherche et au premier coup d'œil, c'est un correctif de deux minutes. Vérifier via gh api repos/{owner}/{repo} --jq '{desc: .description, topics: .topics}'. Mention ou badge "en pause" si la maintenance est arrêtée, pour éviter l'impression d'abandon sur un repo vitrine. Docs LLM : présence d'un llms.txt ou llms-full.txt à la racine, signal de discoverability moderne (voir signals.md). Absent sur un projet outil, c'est un correctif rapide à proposer.
Cohérence des chiffres. Un même chiffre répété (nombre de fonctionnalités, étoiles dans une table comparative, version) doit être identique partout : header, tableaux, roadmap, description GitHub. Si les sources divergent, ne pas élire une valeur comme vraie : signaler la divergence, dire où trancher (le code, le compteur live), puis aligner. Voir la discipline de preuve dans signals.md.
Sortie
Rendre dans cet ordre :
- Verdict : lecture humaine, lecture IA non assumée, ou IA assumée légitime.
- Note /5 sur la qualité de communication (pas la qualité du code).
- Tableau de signaux : chaque grille en vert, orange ou rouge avec une raison courte.
- Correctifs : actions concrètes et rapides. Exemple : "nettoyer les 14 em-dash", "ajouter un GIF de démo en haut", "mettre une ligne de licence", "ajouter un record terminal à la place du pavé d'install".
Rester factuel, citer les lignes ou passages précis. Ne jamais juger la qualité du code, seulement la communication.
