skills-eval
审计Claude技能质量的自动化工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：skills-eval。 它的用途是：审计Claude技能质量的自动化工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/skills-eval-x-4/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'审计当前项目中的Claude技能，重点检查响应延迟和代码规范性'，它会自动加载技能配置，运行预设测试用例集，对比历史审计基线，最终输出一份包含6个维度评分和3个风险改进项的报告，并建议优化缓存策略。
介绍
本Skill通过系统化的审计流程，帮助开发者评估Claude技能的输出质量、响应准确性和代码规范性，确保技能在生产环境中的可靠性和合规性。它解决了技能开发后缺乏客观评估标准、难以发现潜在缺陷的问题，尤其适合需要频繁迭代或多人协作维护技能的团队。
使用方法简单：将技能源码或依赖注入本工具，指定审计规则（如响应耗时、错误率、代码风格等），工具会自动运行一系列测试用例并生成包含评分、风险项和改进建议的审计报告。支持自定义审计维度，也可复用内置的通用质量基线。
适合智能体开发者、测试工程师以及质量管理团队，在技能发布前做最终验证，或定期对已上线的技能进行健康检查。也能用于CI/CD流水线，在每次提交后自动触发审计，防止低质量技能进入生产环境。
建议在首次使用前先运行一次默认审计，了解当前技能的基线水平；后续可根据业务场景调整审计规则权重。注意，该工具主要评估技能本身的输出质量，不覆盖技能所依赖的外部API或数据的可用性。
核心特点
不同于通用的模型评估工具，本Skill专注于Claude技能生态，内置了针对技能结构、响应格式、上下文记忆等Claude特有维度的审计规则，并支持批量审计多个技能版本对比退化情况。
注意事项
不适用于评估非Claude平台的AI技能，且需要技能源码或可访问的技能实例进行操作。
常见问题
这个工具能审计哪些类型的技能？
支持所有Claude平台上的自定义技能，包括通过API部署的Skill和Claude App中的Skill。
审计结果如何导出？
支持JSON、Markdown和HTML格式报告，可直接在终端查看或保存到本地文件。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/skills-eval-x-4/raw/index.md 读取 skills-eval 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/skills-eval-x-4/raw/index.md（查看排版版本）