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对分解树和代码进行主观质量评价。逐节点检查各维度，计算通过比例并换算分数。支持多LLM盲测评分。使用 `/subjective-eval` 手动触发。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | subjective-eval |
| description | 对分解树和代码进行主观质量评价。逐节点检查各维度，计算通过比例并换算分数。支持多LLM盲测评分。使用 `/subjective-eval` 手动触发。 |
| disable-model-invocation | true |
| argument-hint | <evaluator_id> <project_dir> <output_dir> |
| arguments | ["evaluator_id","project_dir","output_dir"] |
| allowed-tools | Read Glob Agent Write |
对PRD、分解树结构和生成的代码进行逐节点主观评价，计算通过比例并换算分数。
$evaluator_id: 评分员编号（如 1、2、3），用于多LLM盲测区分$project_dir: 待评审项目位置，包含分解树JSON和nodes目录$output_dir: 输出目录位置，评价结果将写入此目录评价结果将写入 $output_dir/evaluator_$evaluator_id.json
待评审项目目录应包含：
$project_dir/
├── decomposition_tree.json # 分解树JSON
├── nodes/ # 生成的代码目录
│ ├── root_*.py
│ ├── root_0_*.py
│ └── ...
└── prd.md # PRD文档（可选）
完整的评分维度、权重和换算规则请参阅 scoring_criteria.md。
简要概览：
本项目使用两个辅助agent进行评价：
定位输入文件
$project_dir/decomposition_tree.json 或 $project_dir/*_decomposition_tree.json$project_dir/nodes/$project_dir/prd.md 或从分解树顶层提取读取输入文件
并行调用辅助Agents
code-dimensions-eval agentstructure-dimensions-eval agent汇总结果
写入输出文件
$output_dir/evaluator_$evaluator_id.json{
"evaluator_id": "$evaluator_id",
"project_dir": "$project_dir",
"overall_score": 4.1,
"weight_distribution": {
"code_weight": 0.6,
"structure_weight": 0.4
},
"code_dimensions": {
"code_correctness": {
"passed_nodes": 31,
"failed_nodes": 2,
"total_nodes": 33,
"ratio": 0.9394,
"score": 4,
"weight": 0.15,
"weighted_score": 0.60,
"failed_details": [{"node_id": "...", "reason": "..."}]
},
"code_executability": { ... },
"code_style": { ... },
"boundary_adherence": { ... },
"interface_consistency": { ... }
},
"structure_dimensions": {
"requirement_coverage": { ... },
"granulation": { ... },
"semantic_stop": { ... },
"maintainability": { ... }
},
"strengths": ["优点1", "优点2"],
"weaknesses": ["弱点1", "弱点2"],
"improvement_suggestions": ["建议1", "建议2"]
}
当进行多LLM盲测时，在不同LLM会话中分别调用：
# LLM 1 会话
/subjective-eval 1 ./project_output ./eval_results
# LLM 2 会话
/subjective-eval 2 ./project_output ./eval_results
# LLM 3 会话
/subjective-eval 3 ./project_output ./eval_results
输出文件将分别为：
eval_results/evaluator_1.jsoneval_results/evaluator_2.jsoneval_results/evaluator_3.json后续可使用脚本计算评审者间一致性（Krippendorff's alpha）。
当节点数>=50时：
本skill具有以下权限：