Skill: pagoda111king/skill-quality-assurance (version 0.1.0)

--- name: skill-quality-assurance description: 技能质量六维评估助手。使用结构化六维评估模型（T 技术深度、C 认知增强、O 编排能力、E 进化能力、M 市场验证、U 用户体验）对技能进行自动化评估。使用当：(1) 新技能开发完成后需要质量评估，(2) 现有技能需要版本升级评估，(3) 准备 ClawHub 上架前需要质量检查，(4) 定期技能健康检查。 --- # Skill Quality Assurance - 技能质量评估助手 **版本**: v1.0.0 **定位**: 基于六维评估模型的技能质量自动化评估工具 --- ## 🎯 核心功能 1. **六维自动化评估** - 对技能进行 T/C/O/E/M/U 六维度评分 2. **评估报告生成** - 输出结构化评估报告（Markdown） 3. **改进建议生成** - 基于评估结果生成 P0/P1/P2 优先级改进项 4. **上架准备检查** - ClawHub 上架前质量检查清单 --- ## 🚀 使用方法 ### 1. 评估单个技能 ``` 评估 [技能名称] 的质量 示例： - 评估 meta-cognition-assistant 的质量 - 评估 event-orchestrator 的六维得分 - 对 first-principle-analyzer 进行质量评估 ``` ### 2. 批量评估 ``` 批量评估 [技能列表] 示例： - 批量评估所有元技能的质量 - 评估 Phase 1 的 7 个技能 ``` ### 3. 生成评估报告 ``` 生成 [技能名称] 的评估报告 示例： - 生成 skill-quality-assurance 的评估报告 - 输出 event-orchestrator 的六维评估报告 ``` ### 4. 上架前检查 ``` 检查 [技能名称] 是否准备好上架 示例： - 检查 meta-cognition-assistant 是否准备好 ClawHub 上架 - 检查 first-principle-analyzer 的上架准备情况 ``` --- ## 📊 六维评估模型 ### T 维度（技术深度） ``` T = (T₁ + T₂ + T₃ + T₄) / 4 ``` | 子维度 | 权重 | 评估要点 | |--------|------|----------| | T₁ 架构设计 | 25% | 分层清晰度、职责分离、模块依赖 | | T₂ 代码质量 | 25% | 代码规范、注释充分、命名清晰 | | T₃ 性能表现 | 25% | 响应速度、资源占用、基准测试 | | T₄ 测试覆盖 | 25% | 单元测试、集成测试、E2E 测试覆盖率 | **评分标准**: - 0.9-1.0: 行业领先（创新架构、性能卓越、测试>95%） - 0.8-0.9: 专业级（清晰分层、优于同类 70%+、测试>80%） - 0.7-0.8: 良好（结构合理、平均水平、测试>60%） - 0.6-0.7: 合格（基本结构、偶有卡顿、测试>40%） - < 0.6: 不足（架构混乱、性能差、测试<40%） ### C 维度（认知增强） ``` C = (C₁ + C₂ + C₃ + C₄) / 4 ``` | 子维度 | 权重 | 评估要点 | |--------|------|----------| | C₁ 知识沉淀 | 25% | 文档完整性、设计模式说明 | | C₂ 决策支持 | 25% | 状态查询、进度追踪 | | C₃ 学习辅助 | 25% | 代码注释、示例丰富度 | | C₄ 洞察提供 | 25% | 历史追溯、数据分析 | ### O 维度（编排能力） ``` O = (O₁ + O₂ + O₃ + O₄) / 4 ``` | 子维度 | 权重 | 评估要点 | |--------|------|----------| | O₁ 多技能协同 | 25% | 事件驱动、技能间通信 | | O₂ 工作流编排 | 25% | 状态机、流程管理 | | O₃ 资源调度 | 25% | 速率限制、并发控制 | | O₄ 异常处理 | 25% | 重试机制、错误恢复 | ### E 维度（进化能力） ``` E = (E₁ + E₂ + E₃ + E₄) / 4 ``` | 子维度 | 权重 | 评估要点 | |--------|------|----------| | E₁ 自优化 | 25% | 配置调整、性能优化 | | E₂ 自学习 | 25% | 历史分析、模式识别 | | E₃ 自适应 | 25% | 动态订阅、灵活扩展 | | E₄ 版本管理 | 25% | 语义化版本、变更日志 | ### M 维度（市场验证） ``` M = (M₁ + M₂ + M₃ + M₄) / 4 ``` | 子维度 | 权重 | 评估要点 | |--------|------|----------| | M₁ 用户验证 | 25% | 真实用户数、用户反馈 | | M₂ 采用率 | 25% | 上架状态、下载量 | | M₃ 反馈收集 | 25% | 反馈渠道、问题追踪 | | M₄ 商业化 | 25% | 定价策略、商业计划 | ### U 维度（用户体验） ``` U = (U₁ + U₂ + U₃ + U₄) / 4 ``` | 子维度 | 权重 | 评估要点 | |--------|------|----------| | U₁ 易用性 | 25% | API 简洁度、学习曲线 | | U₂ 文档质量 | 25% | README 完整度、示例质量 | | U₃ 错误提示 | 25% | 错误消息清晰度、解决建议 | | U₄ 可访问性 | 25% | 接口友好度、平台支持 | --- ## 📋 评估流程 ### Phase 1: 信息收集 1. 读取技能 SKILL.md 文件 2. 分析代码结构（目录、文件数、代码行数） 3. 检查测试文件（存在性、覆盖率） 4. 检查文档完整性（README、示例） 5. 检查上架状态（ClawHub 链接、版本） ### Phase 2: 维度评分 对每个维度执行： 1. 读取评估标准（references/six-dimensions-criteria.md） 2. 逐项检查子维度 3. 计算子维度得分 4. 汇总维度得分 ### Phase 3: 报告生成 1. 生成六维得分表 2. 生成各维度详细评估 3. 生成待改进项（P0/P1/P2 优先级） 4. 输出评估报告（assets/evaluation-template.md） ### Phase 4: 改进建议 根据得分差距生成： - P0（紧急）：差距>0.15 或阻塞上架 - P1（重要）：差距>0.05 - P2（次要）：差距≤0.05 --- ## 🎯 应用的设计模式 ### 1. 评估工厂模式（Evaluation Factory） **来源**: first-principle-analyzer/src/evaluation-factory.js **核心思想**: 将评估逻辑封装为可复用的工厂类，支持不同评估策略。 **本技能应用**: ```javascript // 评估工厂类 class EvaluationFactory { createEvaluator(dimension) { switch(dimension) { case 'T': return new TechnologyEvaluator(); case 'C': return new CognitionEvaluator(); case 'O': return new OrchestrationEvaluator(); case 'E': return new EvolutionEvaluator(); case 'M': return new MarketEvaluator(); case 'U': return new UserExperienceEvaluator(); } } } ``` ### 2. 渐进式披露设计（Progressive Disclosure） **来源**: skill-creator SKILL.md **核心思想**: 三层加载系统（元数据→SKILL.md→资源文件），按需加载详细信息。 **本技能应用**: - SKILL.md 保持核心流程（<500 行） - 详细评估标准移至 references/six-dimensions-criteria.md - 评估报告模板移至 assets/evaluation-template.md - 评估引擎脚本移至 scripts/evaluation-engine.js ### 3. 六维评估模型（Six-Dimensions Model） **来源**: 2026-04-15 学习日志（T 维度详细学习） **核心思想**: 多维度综合评估，避免单一指标偏差。 **本技能应用**: - 每个维度 4 个子维度，权重各 25% - 维度得分 = 子维度平均 - 综合得分 = 六维平均 - 目标得分：≥0.70（B 级） --- ## 📁 文件结构 ``` skill-quality-assurance/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ └── evaluation-engine.js # 评估引擎核心 ├── references/ │ └── six-dimensions-criteria.md # 六维评估详细标准 └── assets/ └── evaluation-template.md # 评估报告模板 ``` --- ## 🔧 脚本使用说明 ### evaluation-engine.js **用途**: 执行自动化评估 **使用方法**: ```bash node scripts/evaluation-engine.js <skill-path> [output-path] 示例： node scripts/evaluation-engine.js ~/.openclaw/skills/meta-cognition-assistant node scripts/evaluation-engine.js ~/.openclaw/skills/event-orchestrator ./reports ``` **输出**: - 控制台输出六维得分摘要 - 生成 Markdown 评估报告 --- ## ✅ 质量检查清单 ### 上架前必查项（P0） - [ ] 六维平均分 ≥ 0.70 - [ ] M 维度 ≥ 0.50（或已提交上架） - [ ] T 维度 ≥ 0.70（技术质量达标） - [ ] 文档完整（SKILL.md + README） - [ ] 测试覆盖 ≥ 60% ### 推荐检查项（P1） - [ ] 性能基准测试 - [ ] 用户反馈渠道 - [ ] 版本变更日志 - [ ] 示例代码丰富 ### 可选检查项（P2） - [ ] CLI 命令支持 - [ ] 多语言文档 - [ ] 视频教程 --- ## 📈 评估报告示例 参考：`~/.openclaw/skills/event-orchestrator/docs/evaluation-report.md` --- ## 🎓 学习资源 - 六维评估标准：`references/six-dimensions-criteria.md` - 评估工厂模式：`first-principle-analyzer/src/evaluation-factory.js` - 渐进式披露设计：`skill-creator SKILL.md` --- **创建时间**: 2026-04-15 **创建者**: 王的奴隶 · 严谨专业版 **应用知识**: 评估工厂模式、渐进式披露设计、六维评估模型


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