content-evaluation-framework
について
このスキルは、技術的正確性や教育的効果を含む6つの加重カテゴリーにわたって教育コンテンツの品質を評価する体系的なルーブリックを提供します。開発者は、コンテンツの起草時、完成時、またはオンデマンドレビュー時にこれを使用し、構造化された段階的評価を生成します。定義された多段階評価システムに基づいて、数値化可能なスコアと実践的なフィードバックを出力します。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add mattnigh/skills_collection -a claude-code/plugin add https://github.com/mattnigh/skills_collectiongit clone https://github.com/mattnigh/skills_collection.git ~/.claude/skills/content-evaluation-frameworkこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
GitHub リポジトリ
関連スキル
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メタこのスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。
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creating-opencode-plugins
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メタSGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。
