skill-quality-assurance

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。

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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:

// 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:

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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This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

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