Skillgrade 用于搭建并运行 Agent Skills 的评估流水线，适合初始化评测配置、运行试验、查看结果和集成 CI 的场景。使用前需确认 Node.js 20+ 与 Docker 可用，然后运行 npm i -g skillgrade 全局安装。
初始化：进入包含 SKILL.md 的技能目录，设置对应 API Key 环境变量（GEMINI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY 或 OPENAI_API_KEY），执行 skillgrade init 生成带 AI 任务与评分器的 eval.yaml；已有配置可用 skillgrade init --force 覆盖；无 API Key 时生成带注释的模板。eval.yaml 在 tasks 下定义任务，每项含 name、instruction、workspace、graders，并可选配置 agent、provider、trials、timeout、threshold 默认值。
执行：按目标选预设，--smoke（5 次试验）、--reliable（15 次）、--regression（30 次），如 skillgrade --smoke。可用 --eval=名称 指定单个或多个评测，--grader=deterministic 只跑确定性评分器，--grader=llm_rubric 只跑 LLM 评分器。Agent 由 API Key 自动推断，可用 --agent=gemini|claude|codex|acp|opencode|command 覆盖；ACP 传 --acp-command，OpenCode 传 --opencode-agent 或 --opencode-model，自定义命令用 --agent=command --command="node mycli.js"（指令经 stdin 传入）；provider 可用 --provider=docker|local 覆盖。
结果与 CI：skillgrade preview 输出 CLI 报告，skillgrade preview browser 打开 http://localhost:3847 网页界面，报告默认存于 $TMPDIR/skillgrade/<skill-name>/results/，可用 --output=DIR 覆盖。CI 中建议用 --regression --ci --provider=local，--ci 会在通过率低于 --threshold（默认 0.8）时返回非零退出码。若 init 报错 No SKILL.md found，检查当前目录；若卡住，检查 Docker 与网络；若试验全部因 No API key 失败，确认环境变量已导出。资料未提供更多价格、平台与效果信息。