| name | skill-quality-scorer |
| slug | skill-quality-scorer |
| version | 1.1.9 |
| displayName | 技能质量评分器 · TRACE+ |
| description | Deterministic TRACE+ quality scorer for Agent Skills (SKILL.md): six dimensions T-R-F-S-I-E, 30 sub-items, merges TRACE, good-skill authoring reverse-rubric (Extra08/skill-creator), and ClawHub meta-skills (skill-reviewer, skill-quality-audit). Use when scoring, rating, auditing, or comparing skills; or says「给技能打分」「技能评分」「和同类 skill 差在哪」「是否符合规范」. Runs static_audit.py first; outputs JSON + Markdown. Not TRACE-only. |
Skill Quality Scorer · 技能质量评分器
EN TRACE+ (T-R-F-S-I-E) × 30 sub-items · static script first · formula score · JSON + Markdown.
中文 TRACE+ 六维 30 子项 · 先 static_audit · 公式算分 · JSON + Markdown。
When / 何时用： 迭代没方向 · 对标同类 · 发布前自检 · 批量评 skills/
Not / 不用： 从零写 Skill · 替代 skill-eval 行为实验（E 维默认 static_proxy）
Score portfolio-doctor with TRACE+ — where vs skill-reviewer?
给 portfolio-doctor 做 TRACE+ 全维评分。
可直接触发的说法
以下口语输入都应触发本技能：
- 给这个 skill 打分。
- 看看这个技能哪里不符合规范。
- 用 TRACE+ 评一下这个 SKILL.md。
- 这两个技能哪个质量更高？
- 批量扫一下这个 skills 目录。
- SkillHub 分数低，帮我找提分项。
- 和 skill-reviewer 差在哪？
最小可用输入
最低可启动：一个目标 skill 目录，或一个 SKILL.md 文件路径。
推荐输入：目标路径、评分模式（单个/A vs B/批量）、是否有行为评测结果、期望输出格式（JSON / Markdown / 两者）。
可兼容输入：
- 只给目录：自动定位目录下
SKILL.md。
- 只给父目录：按批量模式逐个扫描子目录。
- 只给两条路径：按 A vs B 对比模式。
- 没有 behavior eval：E 维使用
static_proxy，E3 不强行给满。
评测模式
| 模式 | 输出 |
|---|
| 单个 | JSON + Markdown（audit-playbook） |
| A vs B | 两份 JSON + 分差表 + 推荐 |
| 批量 | 汇总表 + 各 skill 简评 |
评分前先确认输出格式：JSON、Markdown 或两者。用户未指定时，默认输出 JSON + Markdown。
对比/批量：同一 rubric v2，不得换公式或跳过子项。
工作流
1) 定位 skill 目录（对比/批量则逐个重复 2–6）
2) python scripts/static_audit.py "<skill-dir>" → auto_scores（不可改分）
3) Read scoring-engine-deterministic.md → 30 子项 evidence
4) Read 目标 SKILL.md + 链接的 references/scripts
5) composite = round((T+R+F+S+I+E)×100/60, 1) → 评级 + Verdict
6) 按 audit-playbook 输出（含 F 维触发测试各 ≥3 条）
评级 / Verdict / 30 子项定义 / JSON schema → scoring-engine-deterministic.md
硬约束
- 先脚本后 rubric；
auto_scores 只补 evidence 不改分
- 30 子项逐项 evidence；禁止旧公式
(T+R+A+C+E)×2
- E 维默认
static_proxy；有 skill-eval 时切换 behavioral_eval
- Rigid：子项、公式、Verdict 不可改 · Flexible：evidence 表述、Top 修复排序
验收与失败路径
- 路径不存在：先要求用户提供正确路径，不得凭名称臆测
- 缺少 SKILL.md：判定目标不是标准 skill 包，输出结构问题而非强行评分
- 批量模式：每个 skill 必须使用同一 rubric v2 和同一公式
- 无行为评测：明确标注
effectiveness_mode: static_proxy
- 完成标准：JSON 算术校验通过，Markdown 报告含 Top 修复项和触发测试
参考文件
