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Um framework de avaliação em nível de sistema para pipelines LLM multiestágio, que pontua o pipeline como um todo em 8 dimensões, incluindo qualidade de entrada/saída, design do prompt e fundamentação factual. Ele complementa o `deepeval` ao avaliar a arquitetura do pipeline em vez de artefatos de conteúdo únicos.
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/plugin marketplace add EvXata/deepeval-bcg
O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.
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Cria interfaces frontend distintas e de nível de produção com alta qualidade de design, gerando código criativo e polido e design de UI que evita a estética genérica de IA. Use para construir componentes web, páginas e aplicações, ou para estilizar/embelezar UIs web.
Design e Frontend
#ai
#css
por anthropics
Guia para criar servidores MCP (Model Context Protocol) de alta qualidade que permitem que LLMs interajam com serviços externos por meio de ferramentas bem projetadas. Use ao construir servidores MCP para integrar APIs ou serviços externos, seja em Python (FastMCP) ou Node/TypeScript (MCP SDK).
Design e Frontend
#api
#llm
por anthropics
Kit de ferramentas para interagir e testar aplicações web locais usando Playwright. Suporta a verificação de funcionalidades de frontend, depuração de comportamento da UI, captura de screenshots do navegador e visualização de logs do navegador.
Design e Frontend
#test
por anthropics
Conjunto de ferramentas para criar artefatos HTML elaborados e multi-componentes para claude.ai, utilizando tecnologias web frontend modernas (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use para artefatos complexos que exigem gerenciamento de estado, roteamento ou componentes shadcn/ui, não para artefatos HTML/JSX simples de arquivo único.
Design e Frontend
#ai
#css
por anthropics
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Ler descrição completa Recolher descrição pipeline-eval — System-level evaluation for LLM pipelines
What this skill is for
deepeval scores one content artifact . pipeline-eval scores the system that produced it . Different question, different rubric, complementary.
Use pipeline-eval when:
The user has a multi-stage pipeline (pipeline.json, n8n workflow, LangGraph, custom orchestrator) They want to know: where does quality leak? — at input, at the prompt, at sequencing, at fact-grounding, somewhere else They [Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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