Claude Skill
huggingface/upskill
A framework for systematically generating and evaluating skills for AI code agents. Enhances capabilities in code understanding, generation, optimization, and debugging with comprehensive metrics.
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Upskill is a framework for generating and evaluating specialized skills for code agents like Claude Code, Open Code, and OpenAI Codex. It provides a systematic approach to skill development across code understanding, generation, optimization, debugging, and documentation, paired with a comprehensive evaluation system covering functionality, quality, efficiency, and practicality.
为代码代理（如Claude Code、Open Code、OpenAI Codex）生成并评估技能集 **技能生成方向：** 1. **代码理解与解析** - 多语言语法分析（Python、JavaScript、Java等） - 代码结构识别（函数、类、模块关系） - 依赖关系图谱构建 2. **智能代码生成** - 根据自然语言描述生成功能代码 - 代码补全与片段建议 - 测试用例自动生成 3. **代码优化与重构** - 性能瓶颈检测与优化建议 - 代码风格规范化 - 架构模式推荐 4. **调试与错误处理** - 异常原因分析 - 堆栈跟踪解读 - 修复方案推荐 5. **文档与知识管理** - 代码注释自动生成 - API文档生成 - 技术决策记录 **评估指标体系：** 1. **功能性指标** - 代码正确率（编译/运行通过率） - 功能实现完整度 - 边界情况处理能力 2. **质量指标** - 代码可读性评分 - 算法复杂度合理性 - 安全漏洞检测率 3. **效率指标** - 响应延迟（毫秒级） - 上下文理解准确率 - 多轮对话保持一致性 4. **实用性指标** - 开发效率提升幅度 - 学习曲线平缓度 - 集成开发环境适配性 **评估方法：** - 基准测试集（HumanEval、MBPP等） - A/B测试对比人类开发者 - 用户满意度调研 - 长期使用留存率分析 **持续优化机制：** 1. 实时反馈闭环系统 2. 技能模块热更新 3. 领域自适应训练 4. 多代理协作验证 通过系统化技能设计和多维评估，可构建具备专业级编码能力的智能代理，同时需注意平衡自动化程度与开发者控制权，建立人机协同的最佳实践范式。
Key features
- Systematic skill generation for code agents
- Multi-dimensional evaluation metrics (functionality, quality, efficiency, practicality)
- Focus on code understanding, generation, optimization, and debugging
- Continuous optimization mechanism with real-time feedback
- Integration with benchmark test sets (e.g., HumanEval, MBPP)
Use cases
- Enhancing code agent capabilities for software development
- Benchmarking and comparing different code generation models
- Automating code review, optimization, and documentation tasks
- Training and evaluating AI-powered coding assistants
- Research on AI code generation and agent performance
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