Da utilizzare durante la convalida della qualità del set di dati Golden. Esegue controlli dello schema, rilevamento di duplicati e analisi di copertura per garantire l'integrità del set di dati per la valutazione dell'intelligenza artificiale.
Installa rapidamente la skill AI golden-dataset-validation nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: yonatangross/orchestkit.
Ensure data integrity, prevent duplicates, and maintain quality standards
This skill provides comprehensive validation patterns for the golden dataset, ensuring every entry meets quality standards before inclusion.
| No Placeholder URLs | Ensure real canonical URLs | Error | | Unique Identifiers | No duplicate doc/query/section IDs | Error | | Referential Integrity | Query chunks reference valid sections | Error | | Content Quality | Title/content length, tag count | Warning | | Difficulty Distribution | Balanced query difficulty levels | Warning |
Da utilizzare durante la convalida della qualità del set di dati Golden. Esegue controlli dello schema, rilevamento di duplicati e analisi di copertura per garantire l'integrità del set di dati per la valutazione dell'intelligenza artificiale. Fonte: yonatangross/orchestkit.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill golden-dataset-validationDa utilizzare durante la convalida della qualità del set di dati Golden. Esegue controlli dello schema, rilevamento di duplicati e analisi di copertura per garantire l'integrità del set di dati per la valutazione dell'intelligenza artificiale. Fonte: yonatangross/orchestkit.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill golden-dataset-validation Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/yonatangross/orchestkit