Puntúa un diff de eval frente al rubric de evaluación, comparando con la app fixture y registrando los resultados en results.csv.
en todo el repo
0–100, la ruta de este skill
último commit aquí
últimos 90 días
15 tok en reposo
517 B
Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add neondatabase/agent-skills --skill score-eval --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Score the eval diff at $ARGUMENTS against the eval rubric.
Reproducido de neondatabase/agent-skills bajo licencia Apache-2.0. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Requiere que existan eval-rubric.md, la app fixture en fixtures/hono-drizzle-app/ y el archivo results.csv.
Este repo incluye 9 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Funciones HTTP de Node.js long-running y serverless desplegadas en tu rama de Neon, con DATABASE_URL inyectado automáticamente y compute que corre junto a tus datos.
Visión general de Neon: primitivas de backend en la nube (Lakebase Postgres, Auth, Data API, Object Storage, Functions, AI Gateway), CLI/MCP y flujo branch-first.
Una sola API y una sola credencial para modelos LLM frontera y de código abierto, integrada en tu rama de Neon y con tecnología de Databricks.
Guías y buenas prácticas para trabajar con Lakebase Postgres, la base de datos detrás de Neon: setup, drivers, pooling, branching, migraciones, autoscaling, scale-to-zero y más.
Almacenamiento de objetos compatible con S3 que se ramifica junto a tu proyecto Neon, para que archivos y base de datos se mantengan sincronizados en cada branch.
Elige y crea el tipo correcto de branch de Neon para testing y desarrollo: pruebas con datos reales, entornos aislados, branches schema-only, reset y lifecycles de CI/CD.
Úsalo al completar tareas, implementar features mayores, o antes de mergear, para verificar que el trabajo cumple los requisitos.
Úsalo antes de afirmar que un trabajo está completo, corregido o pasando, antes de hacer commit o crear PRs: exige ejecutar comandos de verificación y confirmar la salida antes de cualquier afirmación de éxito.
Úsalo al recibir feedback de code review, antes de implementar sugerencias, sobre todo si el feedback parece poco claro o técnicamente cuestionable: exige rigor técnico y verificación, no acuerdo performativo ni implementación ciega.
