·llm-judge
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llm-judge

existential-birds/beagle

리포지토리 전체의 코드 구현을 비교하기 위한 LLM-판단 방법론입니다. 가중치 기준표를 사용하여 기능, 보안, 테스트 품질, 과잉 엔지니어링 및 데드 코드에 대한 구현 점수를 매깁니다. /beagle:llm-judge 명령에서 사용됩니다.

40설치·0트렌드·@existential-birds

설치

$npx skills add https://github.com/existential-birds/beagle --skill llm-judge

SKILL.md

Compare code implementations across 2+ repositories using structured evaluation.

| references/fact-schema.md | JSON schema for Phase 1 facts | | references/scoring-rubrics.md | Detailed rubrics for each dimension | | references/repo-agent.md | Instructions for Phase 1 agents | | references/judge-agents.md | Instructions for Phase 2 judges |

| Functionality | 30% | Spec compliance, test pass rate | | Security | 25% | Vulnerabilities, security patterns | | Test Quality | 20% | Coverage, DRY, mock boundaries | | Overengineering | 15% | Unnecessary complexity | | Dead Code | 10% | Unused code, TODOs |

리포지토리 전체의 코드 구현을 비교하기 위한 LLM-판단 방법론입니다. 가중치 기준표를 사용하여 기능, 보안, 테스트 품질, 과잉 엔지니어링 및 데드 코드에 대한 구현 점수를 매깁니다. /beagle:llm-judge 명령에서 사용됩니다. 출처: existential-birds/beagle.

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인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/existential-birds/beagle --skill llm-judge
카테고리
</>개발 도구
인증됨
최초 등록
2026-02-01
업데이트
2026-02-18

빠른 답변

llm-judge이란?

리포지토리 전체의 코드 구현을 비교하기 위한 LLM-판단 방법론입니다. 가중치 기준표를 사용하여 기능, 보안, 테스트 품질, 과잉 엔지니어링 및 데드 코드에 대한 구현 점수를 매깁니다. /beagle:llm-judge 명령에서 사용됩니다. 출처: existential-birds/beagle.

llm-judge 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/existential-birds/beagle --skill llm-judge 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/existential-birds/beagle