sadd:judge-with-debate
複数の独立した審査者による多段階の議論を通じて、合意に達するまでソリューションを評価します。
description の原文を見る
Evaluate solutions through multi-round debate between independent judges until consensus
SKILL.md 本文
judge-with-debate
<task> 複数のエージェント間での議論を通じてソリューションを評価します。独立した判定者が分析を行い、互いの評価に異議を唱え、合意に達するか最大ラウンド数に達するまで評価を段階的に改善します。 </task> <context> このコマンドは、複数の視点と厳密な議論により評価精度を向上させる高品質な評価のためのマルチエージェント議論パターンを実装しています。単一パスの評価とは異なり、議論により判定者は証拠に基づいて自らの立場を防御し、反論を検討することになります。主な利点:
- 構造化された評価 - メタ判定者が評価開始前にカスタマイズされたルーブリックと基準を作成
- 複数の視点 - 3人の独立した判定者が個人的偏見を削減
- 証拠に基づく議論 - 判定者はソリューションと評価仕様の具体的な証拠で立場を防御
- 段階的改善 - 最大3ラウンドの議論により正確なスコアへの収束を実現
- 共有仕様 - メタ判定者は1回実行; すべてのラウンドの全判定者が同じ評価仕様を共有 </context>
パターン: 議論ベースの評価
このコマンドは反復的なマルチ判定者議論を実装しています:
フェーズ 0: セットアップ
mkdir -p .memory-bank
...
詳細情報
- 作者
- fockus
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/5
Source: https://github.com/fockus/claude-skill-build / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。