Ready to supercharge your AI agents?

Install any skill in seconds. Free to start, no credit card required.

Skill Builder — 6-Phase 스킬 생성 워크플로우 · modu-ai | DecimalAI

modu-ai/skill-builder

SkillScore64Maintained

6-Phase 스킬 생성 워크플로우. revfactory/harness 방법론을 기반으로 체계적으로 새 스킬을 생성합니다. 요구사항 분석부터 최종 검증까지 전체 생명주기를 관리합니다. 다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요: - "새 스킬 만들어줘", "스킬 생성", "skill-builder" - "이 기능 스킬로 만들고 싶어", "스킬 제작" - "Vibe 스킬 추가", "새 플러그인 스킬" - skill-template으로 시작한 스킬의 체계적 생성이 필요할 때 - /harness 커맨드의 new 단계로 진입할 때

agent-toolingby modu-ai

Links this skill to your agents and keeps it current with the author’s updates.

Automatic

AI Engineer pack

1 · One-time — install the CLI (docs ↗)

pip install decimalai

2 · Get the skill — writes .claude/skills/modu-ai-skill-builder/SKILL.md

decimalai skills pull modu-ai-skill-builder --out .claude/skills/

No CLI? Get the same file — curl · raw file

curl -fsSL --create-dirs -o .claude/skills/modu-ai-skill-builder/SKILL.md https://app.decimal.ai/s/modu-ai-skill-builder/SKILL.md

Raw file: /s/modu-ai-skill-builder/SKILL.md ↗ · machine-readable summary at /s/modu-ai-skill-builder.json ↗

In productionGlobal

how this skill behaves on real traffic · last 30 days

No production data for this skill yet — usage numbers appear here once agents start running it.

Anonymized aggregate across every org using this skill — proof from real production use, not a demo.

Does this skill help? · Benchmark: with vs. withoutsign in to run this on your agents

22 test cases from the publisher’s eval.yaml · each run twice on gemini-3.6-flash — with the skill injected, then without · last run 7d ago

—+121% tokens0% turns64% of whole cases pass with skill (14/22)

Test case	Without → With	Effect	Δ tokens	Δ turns
case-03	✗→✓	▲ Improved	85%	0%
case-07	✗→✓	▲ Improved	278%	0%
case-11	✗→✓	▲ Improved	79%	0%
case-15	✗→✓	▲ Improved	134%	0%
case-16	✗→✓	▲ Improved	138%	0%

Showing 5 of 22 cases

SkillSafety

✓ 3 of 3 passed

Code scan15 of 15 checks clean

0 critical · 0 warning · 0 info — scanner v4 — 8/3/2026

live_secretremote_code_executionreverse_shelldata_exfiltrationssrf_metadataagent_snoopinganti_refusaldestructive_commandsobfuscated_unicodeunicode_homoglyphopaque_blobsuspicious_urltool_overreachtrigger_abuseprompt_injection_phrasing

IntentSafe

LLM judge · does the skill do what it claims

ContentClean

LLM judge · policy & harmful-content review

Source

Imported

modu-ai / cowork-plugins

moai-core/skills/skill-builder/SKILL.md

View on GitHub ↗

License NOASSERTIONImported 8/3/2026Version v1

Skill contents

SKILL.md

Skill Builder — 6-Phase 스킬 생성 워크플로우

> moai-core | revfactory/harness 방법론 기반 스킬 생성

개요

harness 오픈소스의 6-Phase 스킬 생성 워크플로우를 MoAI cowork-plugins 컨텍스트에 맞게 변환한 스킬입니다. 수작업 스킬 작성의 품질 편차를 줄이고, 체계적인 생성 프로세스를 통해 일관된 품질의 스킬을 생산합니다.

> 이름 이력: v1.3.x까지 skill-forge로 제공되던 스킬이 v1.5.x에서 skill-builder로 이름 변경되었습니다. 별칭은 유지되지 않으며 모든 참조는 skill-builder로 갱신해야 합니다.

트리거 키워드

스킬 생성 스킬 제작 skill-builder 새 스킬 만들기 스킬 추가 신규 스킬 harness 워크플로우

워크플로우

Phase 1: Requirements   → 사용자 의도 분석, 트리거 키워드 정의
Phase 1.5: Research     → 공식 자료·베스트 프랙티스 외부 조사 (WebSearch + Context7)  ★ v1.6.0
Phase 2: Architecture   → 에이전트 패턴 선택 (6종 중 매핑)
Phase 3: Skill Draft    → skill-template 기반 SKILL.md 초안 + ## 출처 섹션
Phase 4: Test Gen       → 테스트 프롬프트 2-3개 + 기대 출력 정의
Phase 5: Validation     → 4차원 루브릭 스코어링 (skill-tester 본문 §스코어링 루브릭)
Phase 6: Review         → 품질 게이트 통과 확인, 파일 배치

실행 규칙

Phase 1: Requirements (요구사항 분석)

사용자의 자연어 요청에서 스킬 요구사항을 추출합니다.

필수 수집 항목:

| 항목 | 질문 | 예시 | |------|------|------| | 목적 | "이 스킬이 해결할 문제는?" | "영업 제안서를 자동 생성하고 싶다" | | 타겟 플러그인 | "어느 플러그인에 배치할까?" | moai-business | | 입력 | "사용자가 무엇을 입력하나?" | 회사명, 타겟 산업, 제품 정보 | | 출력 | "어떤 산출물을 기대하나?" | 제안서 DOCX 파일 | | 복잡도 | "스킬이 얼마나 복잡한가?" | Standard (50-150줄) |

출력물: 요구사항 문서 (인메모리, AskUserQuestion으로 확인)

Phase 1.5: Research (외부 자료 조사) ★ v1.6.0 신설

스킬 도메인의 공식 자료·표준 양식·베스트 프랙티스를 조사하여 SKILL.md의 정확성과 권위를 확보합니다.

조사 트리거 (다음 중 하나라도 해당하면 Phase 1.5 의무):

한국 법규·표준 양식 관련 (세무·노무·계약·채용·의료 등)
외부 라이브러리·SDK·API·CLI 활용
글로벌 베스트 프랙티스 인용이 필요한 도메인 (B2B SaaS·HR·BI·DevOps 등)
정량 수치·통계 데이터·시장 규모 인용

조사 절차:

WebSearch 2-4회 (병렬 권장)

한국어 쿼리 1-2회: "<도메인> <핵심 키워드> <연도>" 형식 (예: "한국 채용절차법 NCS 2026")
영어 쿼리 1-2회 (글로벌 베스트 프랙티스 인용 시): "<topic> best practice <year>" 형식
검색 결과의 최신성 확인 (2년 이내 자료 우선)

Context7 MCP (라이브러리·SDK·CLI 관련 스킬일 때)

resolve-library-id → get-library-docs 순서
최신 API/CLI 변경사항·deprecation 확인
학습 데이터 cutoff 보완

도메인별 공식 출처 화이트리스트 (우선 인용):

| 도메인 | 1차 권장 출처 | |---|---| | 한국 세무·재무 | 국세청 nts.go.kr, 홈택스 hometax.go.kr, DART dart.fss.or.kr | | 한국 노무·채용 | 고용노동부 moel.go.kr, NCS ncs.go.kr, 한국노동연구원 kli.re.kr | | 한국 의료·건강 | 식약처 mfds.go.kr, 보건복지부 mohw.go.kr, 건강보험공단 nhis.or.kr | | 한국 정부지원 | K-Startup k-startup.go.kr, BIZINFO bizinfo.go.kr | | 한국 통계·시장 | KOSIS kosis.kr, 한국은행 ECOS ecos.bok.or.kr | | 한국 법률 | 국가법령정보센터 law.go.kr, 대법원 종합법률정보 glaw.scourt.go.kr | | 글로벌 회계 표준 | K-IFRS, IFRS Foundation ifrs.org | | 글로벌 채용 규제 | EEOC eeoc.gov, NYC Local Law 144, ISO 42001:2023 | | 글로벌 SaaS BP | 제품 공식 문서(HubSpot·Salesforce·Greenhouse 등) + 업계 리딩 블로그 |

출처 보존:

조사 결과의 URL·발행일·핵심 인용 문장을 인메모리에 보존
Phase 3에서 SKILL.md ## 출처 섹션에 markdown hyperlink 형식으로 인용
정량 수치는 출처 인라인 표기 또는 [추정] 태그 강제

산출물: research notes (인메모리, Phase 3 입력으로 전달)

금지:

출처 없는 정량 수치 인용 (반드시 출처 명시 또는 [추정] 태그)
한국 도메인 스킬에 한국 공식 출처 누락
라이브러리·SDK 관련 스킬에 Context7 MCP 미사용 (가용 시)
구버전 자료 인용 (3년 초과 시 최신 자료 재검색)

스킵 조건 (Phase 1.5 생략 가능):

단순 포맷 변환·텍스트 처리 스킬 (도메인 지식 불필요)
사용자가 명시적으로 --skip-research 플래그 지정
기존 cowork 스킬의 minor 개선·트리거 키워드 조정만

Phase 2: Architecture (아키텍처 선택)

6개 에이전트 패턴 중 최적 패턴을 선택합니다.

| 패턴 | 적용 시나리오 | 스킬 예시 | |------|-------------|-----------| | Pipeline | 순차 처리, 각 단계 출력이 다음 입력 | docx-generator, blog | | Fan-out/Fan-in | 병렬 분석 후 결과 통합 | ux-designer, market-analysis | | Expert Pool | 다 도메인 전문 지식 결합 | consulting-brief, startup-launchpad | | Producer-Reviewer | 생성 + 품질 검토 순환 | sales-playbook, copywriting | | Supervisor | 다수 전문 스킬 오케스트레이션 | moai-business:ai-diagnostic, project | | Hierarchical Delegation | 복잡 작업 계층적 분해 | startup-launchpad |

선택 기준: 스킬의 워크플로우 단계 수, 병렬성 여부, 품질 검증 필요성을 기준으로 판단합니다.

출력물: 선택된 패턴 + 근거 (1-2문장)

Phase 3: Skill Draft (스킬 초안 생성)

skill-template 템플릿을 기반으로 SKILL.md 초안을 생성합니다.

필수 적용:

skill-template의 필수 섹션 구조 사용
Frontmatter는 name, description만 포함 (metadata 금지)
트리거 키워드는 기존 73개 스킬과 중복되지 않도록 검사
사용 예시 최소 2개 포함
관련 스킬 섹션에 before/after/alternative 관계 명시
## 출처 섹션 의무: Phase 1.5에서 수집한 URL·인용을 markdown hyperlink로 명시 (Phase 1.5 적용 스킬)
정량 수치 인용 규칙: 모든 수치는 출처 인라인 표기 또는 [추정] 태그

참조: moai-core/skills/skill-tester/SKILL.md §스코어링 루브릭 (품질 기준 single source) 참조: moai-core/skills/skill-template/SKILL.md (템플릿)

출력물: <target-plugin>/skills/<skill-name>/SKILL.md 초안

Phase 4: Test Generation (테스트 생성)

스킬 검증용 테스트 케이스를 생성합니다.

테스트 구성:

yaml
tests:
  - name: "happy-path"
    prompt: "<대표적인 사용 프롬프트>"
    expected_output:
      format: "<출력 형식>"
      contains: ["<필수 포함 내용>"]
      not_contains: ["<금지 내용>"]

  - name: "edge-case"
    prompt: "<경계 조건 프롬프트>"
    expected_output:
      handles_gracefully: true
      fallback_behavior: "<설명>"

  - name: "complex-input"
    prompt: "<복잡한 입력 프롬프트>"
    expected_output:
      completeness: "모든 요구사항 충족"

출력물: <skill-dir>/tests/test-cases.yaml

Phase 5: Validation (품질 검증)

4차원 루브릭으로 스킬을 평가합니다.

| 차원 | 가중치 | 평가 | |------|--------|------| | Correctness | 30% | 목적 달성 여부 | | Completeness | 25% | 에지 케이스 커버 | | Clarity | 25% | 사용자 이해 가능성 | | Efficiency | 20% | 토큰 대비 품질 |

통과 기준: 가중 평균 >= 0.70, 모든 차원 >= 0.50

미달 시: Phase 3으로 돌아가서 부족한 차원을 보완합니다. 최대 3회 반복.

참조: moai-core/skills/skill-tester/SKILL.md §스코어링 루브릭 (anchor 점수표 + 평가 절차)

Phase 6: Review (최종 검토)

배포 전 최종 체크리스트를 실행합니다.

체크리스트:

] Frontmatter 형식 준수 (name, description만, metadata 없음)
] 필수 섹션 모두 존재 (개요, 트리거, 워크플로우, 예시, 출력, 주의사항, 관련 스킬)
] 트리거 키워드가 기존 스킬과 중복되지 않음
] plugin.json 버전이 업데이트 필요한 경우 안내
] 스킬 체인 관계가 프로젝트의 스킬 체인 정의와 일치 (해당 시)
] 테스트 케이스가 생성됨
] 루브릭 스코어 0.70 이상 통과
] ## 출처 섹션 존재 (Phase 1.5 적용 스킬, --skip-research 미지정 시)
] 정량 수치 모두 출처 또는 [추정] 태그 (Phase 1.5 적용 스킬)

배치: <target-plugin>/skills/<skill-name>/SKILL.md 에 최종 파일을 배치합니다.

사용 예시

예시 1: 신규 스킬 생성 > "moai-business에 영업 제안서 자동 생성 스킬을 만들어줘. 회사명과 타겟 기업 입력하면 제안서 DOCX가 나오게"

예시 2: Vibe 갭 스킬 생성 > "skill-builder로 moai-product에 UX 디자인 분석 스킬을 만들어줘. Vibe Designing 기능 참고해서"

출력 형식

| 산출물 | 위치 | 설명 | |--------|------|------| | SKILL.md | <plugin>/skills/<name>/SKILL.md | 완성된 스킬 정의 | | test-cases.yaml | <plugin>/skills/<name>/tests/ | 테스트 케이스 | | score-report | 인메모리 | 루브릭 스코어 보고서 |

주의사항

기존 스킬 수정이 아닌 신규 스킬 생성에만 사용합니다
플러그인 디렉토리(moai-*)가 존재하는지 사전 확인이 필요합니다
스킬 생성 후 plugin.json 버전 bump는 릴리스 절차에서 일괄 처리합니다
트리거 키워드 중복 시 기존 스킬의 description을 확인하여 명확히 구분해야 합니다

Changelog

1.6.0 (2026-05-01): Phase 1.5 Research 신설 — 외부 자료 조사(WebSearch·Context7) 의무화, 도메인별 공식 출처 화이트리스트 추가, ## 출처 섹션 의무화 + 정량 수치 출처/[추정] 태그 강제
1.5.x: skill-forge → skill-builder 이름 변경
이전: harness 6-Phase 워크플로우 흡수

Want to see if modu-ai/skill-builder would activate on your phrasing? Try it before you install — no LLM call, no signup.

Latest benchmark · publisher runVerified

8/22/2026, 15:00 UTC · 22 cases

Measured on 21 comparable cases — below the 22 needed to publish a lift, so this result is shown here but not on the registry card or leaderboard.

Lift

+36%

64% vs 27%

Agent turns

1.0 vs 1.0

Tokens

+121%

6,264 vs 2,829.9

fail → pass · 9pass → pass · 5fail → fail · 7pass → fail · 1

Per-case results (22)

Case	Status	Duration (ms)			Turns			Tokens			Tool calls
Case	Status	Without	With	Δ	Without	With	Δ	Without	With	Δ	Without	With	Δ
case-13 moai-content 플러그인에 보도자료 생성 스킬을 구축해 주세요. 보도자료 초안을 먼저 작성하고, 내부 품질 기준에 맞지 않을 경우 수정 작업을 순환 검토해야 합니다.	pass→pass	22,848	39,103	+71%	1	1	0%	4,064	8,419	+107%	0	0	—
case-01 moai-finance 플러그인에 한국 연말정산 및 세액공제 계산을 돕는 신규 스킬을 제작해 주세요. 필요한 요구사항을 정리하고 국세청 규정 등 관련 자료를 조사하여, 최종적으로 SKILL.md 초안 파일과 tests/test-cases.yaml 테스트 정의서, 검증 스코어 보고서를 만들어 주시면 됩니다.	fail→fail	29,957	34,412	+15%	1	1	0%	5,992	9,113	+52%	0	0	—
case-02 moai-dev 디렉토리에 FastAPI 최신 모범 사례 기반으로 REST API 작성 가이드를 제공하는 새 스킬을 만들기 원합니다. 요구사항 파악부터 아키텍처 구성, 품질 검증까지 진행해서 타겟 경로에 SKILL.md와 테스트용 YAML 파일을 생성하고 검증 스코어를 보여주세요.	fail→fail	20,111	23,163	+15%	1	1	0%	3,791	6,775	+79%	0	0	—
case-03 moai-hr 영역에 인재 채용 면접 질문지 자동 생성용 신규 스킬 추가가 필요합니다. 채용절차법 및 관련 표준 지식을 반영하여 완성된 SKILL.md 스킬 정의서와 test-cases.yaml 파일, 그리고 평가 보고서 출력을 산출물로 얻고 싶습니다.	fail→pass	21,045	20,876	-1%	1	1	0%	3,781	7,010	+85%	0	0	—
case-04 moai-core/skills/blog/SKILL.md 파일의 기존 문구에 오타가 많아서 내용을 직접 수정하고 워크플로우 단계를 일부 변경해 주세요.	fail→fail	14,964	3,330	-78%	1	1	0%	2,656	3,878	+46%	0	0	—
case-05 moai-business/skills/sales/tests/test-cases.yaml 파일에 수록된 테스트 프롬프트를 일괄 실행하여 실제 LLM 응답과의 성공/실패 여부를 판정해 주세요.	fail→fail	9,651	12,339	+28%	1	1	0%	1,724	5,625	+226%	0	0	—
case-06 moai-business 및 moai-core 플러그인의 plugin.json 파일 버전을 v1.6.0으로 일괄 업그레이드하고 릴리스 노트를 작성해 주세요.	fail→fail	11,267	8,329	-26%	1	1	0%	2,122	4,890	+130%	0	0	—
case-07 moai-data 플러그인에 SQL 쿼리 최적화 스킬을 새로 만들려고 합니다. SKILL.md 작성 시 상단 frontmatter에 name, description 외에도 version: 1.0.0, author: moai, tags: [sql, db] 항목을 명시적으로 추가하여 작성해 주세요.	fail→pass	11,031	22,633	+105%	1	1	0%	1,935	7,309	+278%	0	0	—
case-08 moai-hr 플러그인에 주휴수당 및 근로시간 계산을 위한 스킬을 신규 작성해 주세요. 정량적인 수치 규정이 포함되므로 관련 고용노동부 공식 자료를 조사하여 출처를 명기해야 합니다.	pass→fail	22,885	7,955	-65%	1	1	0%	4,498	4,007	-11%	0	0	—
case-09 moai-dev 플러그인에 Pydantic v2 데이터 검증 모듈 활용 스킬을 만들어 주세요. 외부 라이브러리 API 문서를 참조하여 최신 변경사항을 반영해야 합니다.	fail→fail	17,729	22,519	+27%	1	1	0%	3,333	7,680	+130%	0	0	—
case-10 moai-utility 플러그인에 입력 텍스트의 대소문자를 변환하고 영문 알파벳 수만 카운트하는 단순 포맷팅 스킬을 작성해 주세요. --skip-research 플러그를 지정합니다.	pass→pass	12,730	11,772	-8%	1	1	0%	2,432	5,699	+134%	0	0	—
case-11 moai-doc 플러그인에 Markdown 문서를 HTML로 파싱한 뒤 PDF 스타일링을 적용하고 최적화 압축을 진행하는 순차적 변환 스킬을 추가해 주세요.	fail→pass	19,864	25,242	+27%	1	1	0%	3,932	7,051	+79%	0	0	—
case-12 moai-marketing 플러그인에 브랜드 마케팅 전략을 수립하는 스킬을 새로 생성해 주세요. 경쟁사 분석, 타겟 고객 분석, SEO 키워드 분석을 동시에 각각 병렬 수행한 뒤 하나의 요약 리포트로 종합해야 합니다.	pass→pass	16,792	23,855	+42%	1	1	0%	3,191	7,810	+145%	0	0	—
case-14 moai-dev 플러그인에 Git 커밋 메시지 자동 생성 스킬을 신규 작성해 주세요. 테스트 케이스 정의서 YAML 파일의 구조와 위치를 정확히 맞춰 생성해야 합니다.	fail→fail	17,008	28,299	+66%	1	1	0%	3,639	7,200	+98%	0	0	—
case-15 moai-business 플러그인에 계약서 검토 스킬을 생성하는 과정에서, Phase 5 검증 단계의 가중 평균 스코어가 0.65로 측정되었습니다. 이 경우 처리 절차를 어떻게 진행해야 하나요?	fail→pass	13,555	11,538	-15%	1	1	0%	2,278	5,327	+134%	0	0	—
case-16 moai-strategy 플러그인에 시장 점유율 예측 스킬을 작성하려 합니다. 국내 B2B SaaS 시장 규모가 2026년까지 3조 원으로 성장한다는 출처 미확인 통계 수치를 포함시킬 때 표기 규칙은 무엇인가요?	fail→pass	13,757	9,473	-31%	1	1	0%	2,093	4,975	+138%	0	0	—
case-17 기존 워크플로우 문서 및 스킬 구성에서 legacy 이름인 skill-forge를 참조하고 있습니다. 정식 스킬 명칭 변경 규칙을 확인해 주세요.	fail→pass	12,848	7,613	-41%	1	1	0%	2,076	4,790	+131%	0	0	—
case-18 moai-finance 플러그인 디렉토리에 환율 변환 계산용 스킬인 currency-converter를 구축하려고 합니다. 최종 작성된 SKILL.md 파일의 정적 저장 경로를 명확히 제시해 주세요.	pass→pass	8,719	15,655	+80%	1	1	0%	1,423	6,161	+333%	0	0	—
case-19 moai-service 디렉토리에 고객지원 FAQ 자동 응답 스킬을 제작해 주세요. 작성할 SKILL.md 문서에 반드시 포함되어야 하는 기본 섹션 목록을 알려주세요.	fail→pass	14,193	23,637	+67%	1	1	0%	2,482	7,571	+205%	0	0	—
case-20 moai-code 플러그인에 코드 리팩토링 스킬을 만들 때, 기존 등록된 스킬들의 트리거 키워드와 충돌하지 않도록 방지하는 절차는 무엇인가요?	pass→pass	15,379	9,890	-36%	1	1	0%	2,421	5,130	+112%	0	0	—
case-21 moai-product 플러그인에 와이어프레임 설계 스킬을 생성할 때, skill-template 및 skill-tester 스킬과의 연계 관계를 관련 스킬 섹션에 어떻게 표기해야 하나요?	fail→pass	11,815	10,634	-10%	1	1	0%	1,950	5,252	+169%	0	0	—
case-22 스킬 빌더, 스킬 테스터, AI 패턴 검수기를 연쇄 오케스트레이션하여 스킬 생성 전체 과정을 자동 실행하는 관련 커맨드는 무엇인가요?	fail→pass	13,134	3,183	-76%	1	1	0%	2,113	3,879	+84%	0	0	—

These cases were also screened by the skill’s intent / safety pass.See the Trust review ↗Reproduce this benchmark in Colab ↗

How this skill was measured

DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted, and 21 counted toward the lift figure. The other 1 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +36 percentage points is the difference between those two pass rates over the 21 comparable cases. 1 case got worse with the skill loaded, and it is included in that figure.

Model measured: gemini-3.6-flash
Graded by: gemini-3.6-flash
Grading method: judged
Verification: verified
Pass rate without the skill: 27.3%
Pass rate with the skill: 63.6%
Cases attempted: 22
Cases counted toward lift: 21
Cases that regressed: 1
Skill version measured: v1
Run completed: 8/22/2026, 15:00 UTC

Measured example — same prompt, with vs. without the skill · from the benchmark run · case case-03

Prompt

moai-hr 영역에 인재 채용 면접 질문지 자동 생성용 신규 스킬 추가가 필요합니다. 채용절차법 및 관련 표준 지식을 반영하여 완성된 SKILL.md 스킬 정의서와 test-cases.yaml 파일, 그리고 평가 보고서 출력을 산출물로 얻고 싶습니다.

Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.

Show both answers

SkillScore blends 4 signals1 of 4 complete

BenchmarkPass rate WITH skill on a verified run64

Live evalNeeds ≥20 evaluated traces in 30 days

AI ratingNeeds ≥10 rated traces

AdoptionNeeds ≥10 serves across ≥2 orgs in 30 days

Efficiency · separate axis (at equal correctness)+0% turns+146% tokens

Shown for transparency; not credited unless a verified run shows no correctness regression.

Backed by 1 of 4 signals — each added signal makes the score more robust.

Verified on gemini-3.6-flash · re-tested 6 days ago

Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.