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. Ver el pack agent-skills entero y su comando de instalación
Funciones HTTP Node.js de larga duración desplegadas en tu rama de Neon, con DATABASE_URL inyectado automáticamente y cómputo que corre junto a tus datos.
Resumen de Neon: primitivas backend en la nube para apps y agentes (Lakebase Postgres, Auth, Data API, Object Storage, Functions, AI Gateway); punto de partida para elegir la skill correcta y configurar CLI/MCP.
Una sola API y una sola credencial para LLMs frontera y open-source, integrada en tu branch de Neon y con infraestructura de Databricks.
Guías y buenas prácticas para trabajar con Lakebase Postgres, la base de datos detrás de Neon: setup, conexión, branching, migraciones, autoscaling, scale-to-zero, réplicas de lectura, pooling y búsqueda vectorial/full-text/híbrida.
Storage de objetos compatible con S3 que branchea con tu proyecto Neon, para que los archivos y la base de datos queden sincronizados en cada branch.
Provisiona bases de datos Postgres temporales al instante con Claimable Postgres de Neon (neon.new), sin login, registro ni tarjeta de crédito, vía API REST, CLI o SDK.
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.
Úsalo al completar tareas, implementar features mayores, o antes de mergear, para verificar que el trabajo cumple los requisitos.
Úsalo ante cualquier bug, fallo de test o comportamiento inesperado, antes de proponer arreglos.
