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Grade a team's backend implementation against its spec on 9 weighted dimensions, producing a markdown report + JSON summary with evidence.
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
| name | grading-backend |
| description | Grade a team's backend implementation against its spec on 9 weighted dimensions, producing a markdown report + JSON summary with evidence. |
给 AI 培训项目后端实现打分。50 学员分成 ~12 组，按 spec-driven 方式实现本地部署的后端服务。本 skill 让 Claude（或 Qoder / Cursor / Claude Code agent）按统一 rubric 给某一组的后端打分，产出可给学员的 markdown 报告 + 可汇总 leaderboard 的 JSON。
npm run dev / uvicorn ... / go run ./... / ./gradlew bootRun 等），默认 http://localhost:8080（按项目 README 调整），有 health check 端点（/health / /healthz / /ping）或其他就绪信号。<project>/docs/spec.md 或 <project>/README.md 或 <project>/spec/*。找不到则先向用户确认 spec 路径再开工，不要凭空评分。npx ajv-cli 校验 JSON、npx autocannon 做压测。.grading/（已由 spec 约定 gitignore）。约定的工作目录：所有 probe 脚本和 .grading/ 输出都默认在待评项目根目录下执行。即评分时：
cd group-workshop/group-2）bash $WORKSHOP_ROOT/skills/grading-backend/probes/probe-robustness.sh team-2 http://localhost:8080 /api/items.grading/ 会落到被评项目根下，与该项目共生评分开始前，必须先读完本文件 ## 评分标尺 / ## 报告模板 / ## 证据硬约束 三段，以及 ../score-schema.json。这些是 frontend / backend 两个 skill 共用的硬约束，不读会导致输出格式不一致、无法汇总 leaderboard：
report.md 必须照此结构填充。../score-schema.json — JSON 摘要的 schema。产出的 summary.json 必须通过此 schema 校验。本段是 grading-frontend 与 grading-backend 两个 skill 共享的唯一打分锚点。两侧所有维度得分都必须按本表落点，再用证据说明为什么不是相邻的锚点。
| 分数 | 名称 | 判定标准 |
|---|---|---|
| 10 | 工业级范本 | 可直接作为下一届教学样例；评分人找不到该维度的改进空间；相对已见过的最好学员作业也明显领先 |
| 9 | 优秀 | 核心完全到位，仅 1–2 处非关键瑕疵（例如边缘场景文案、极端断点、冷路径日志） |
| 7 | 良好 | 主流程到位，但存在 ≥3 处可改进；不影响交付但明显看得出赶工痕迹 |
| 5 | 及格 | Happy path 能跑，但明显粗糙；有 1 类系统性漏洞（如缺状态、缺校验）但未致命 |
| 3 | 不及格 | 该项存在尝试痕迹但严重不完整；主要子项缺失或逻辑错误 |
| 0 | 未实现 | 完全缺失，或实现了但跑不起来 |
| N/A | 不适用 | spec 明确未要求，或该维度在本项目栈上无意义；必须写原因，不计入总分 |
允许的分数：0、3、5、7、9、10 是锚点；1/2/4/6/8 仅在证据支持"介于两锚点之间"时使用。不允许出现小数。
score ≥ 7 → 至少 2 条证据score ≤ 4 → 至少 2 条证据5–6 → 至少 1 条证据## 证据硬约束 段na_reason 字段必填，格式 "spec §X.Y 未涉及此项" 或 "技术栈 Z 无此概念"。N/A 不计入总分。公式（N/A 不计入分母）：
total = Σ(score_i × weight_i) / Σ(weight_i for dim_i where score_i != null) × 100 / 10
等价形式：先对非 N/A 维度算加权平均（0–10），再把有效权重归一化到 100，最后乘 10 映射到 0–100。
例子：前端 10 维总权重 100，若 微文案 (权重 6) 被判 N/A：
total = (Σ / 94) × 10| 档位 | 分数区间 | 含义 |
|---|---|---|
| S | ≥ 90 | 可作为本届教学样例 |
| A | 80–89 | 合格交付，小范围打磨即可上线 |
| B | 70–79 | 主流程 OK，系统性问题需要返工 |
| C | 60–69 | 能 demo，不能交付；多处结构性缺陷 |
| D | < 60 | 未达培训目标，需重做关键模块 |
档位只用于班级 leaderboard 横向对比，学员反馈以维度得分 + 证据 + 改进清单为主。
两个 grading skill 产出的 .grading/reports/<team>-<side>.md 必须严格按本模板。字段缺一不可；无信息时填 —，不要省略行。模板本体用四个反引号包裹的 Markdown 代码块呈现，复制时去掉最外层反引号。
{队伍名}，落地时替换为实际值grading-frontend 10 维 / grading-backend 9 维完整展开，不能合并或省略null，na_reason 填 EVIDENCE_MISSING: ...，并在末尾"评分风险"段汇总<team>-<side>.json，schema 见 ../score-schema.json# 项目评分报告 — {队伍名}（{前端 | 后端}）
- 评分人：{Claude@model-id / 助教姓名}
- 日期：{YYYY-MM-DD}
- Spec 版本：{git sha 或 docs/spec.md 路径}
- 被评项目 commit：{sha}
- 评分耗时：{xx 分钟}
## 总分：{score} / 100 — 等级 {S | A | B | C | D}
## 维度汇总
| # | 维度 | 得分 | 权重 | 加权 | 一句话 |
|---:|---|---:|---:|---:|---|
| 1 | {维度名} | {0–10 或 N/A} | {w} | {score×w/10} | {一句话概述} |
| 2 | ... | ... | ... | ... | ... |
> 有效权重总和：{Σw_non-NA}；N/A 维度：{列表或 "无"}
## 逐维度详评
### 1. {维度名} — {score}/10（权重 {w}）
**证据**
- `path/to/file.ext:L12-L40` — {这条证据说明了什么}
- 截图：`.grading/shots/{team}-{view}.png`
- 命令：`curl -s localhost:8080/api/x` → `.grading/probes/{team}-x.log`
**要到 10 差什么**
1. {具体、可操作的改进建议}
2. {...}
3. {...}
---
### 2. {维度名} — {score}/10（权重 {w}）
（同样模板，完整列出所有维度）
---
## 亮点
- {值得表扬的 2–4 条，要带证据}
## 最该优先修的 3 件事
1. **{问题}** — 影响：{哪个维度掉了多少分}；改法：{一两句话说清}
2. ...
3. ...
## 评分风险（可选）
仅当出现以下情况时填写，否则删除整节：
- 证据不足被判 `EVIDENCE_MISSING` 的维度列表
- 评分人对某维度存疑但无法进一步取证的原因
- 项目未跑起来 / spec 缺失等影响评分可信度的事实
na_reason.grading/reports/<team>-<side>.json本段是打分是否有效的判定规则。grading-frontend 和 grading-backend 两个 skill 在写入每个维度分数前必须先检查本表；证据不达标的打分视为无效。
设计目的：防止 agent 在缺乏实际观察的情况下拍脑袋打分。宁可多一个 EVIDENCE_MISSING，不要编一个好看的分数。
| 分数段 | 最少证据条数 | 说明 |
|---|---|---|
| 9–10 | 3 | 高分必须可复现；至少覆盖：1 条代码引用 + 1 条运行期证据（截图/probe/log） + 1 条 spec 比对 |
| 7–8 | 2 | 需同时体现"主流程到位"与"非关键瑕疵" |
| 5–6 | 1 | 一条即可，但必须能指出具体缺陷 |
| 3–4 | 2 | 低分不能靠印象；必须列出 ≥2 个具体失败点 |
| 0 | 1 | 至少证明"真的没有"：grep 结果、spec 条目 + 代码库缺失、启动失败日志 |
| N/A | 1 | 必须引用 spec 条目或技术栈说明，证明该项"不适用" |
每条证据必须是以下 4 类之一，不得为自然语言转述：
path/to/file.ext:L{start}-L{end} 或 path/to/file.ext:L{line}
.grading/shots/<team>-<view>.png
.grading/probes/<team>-<probe>.log 或在证据行内直接给出命令与关键输出
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" localhost:8080/api/x -d '{}' → 500spec §3.2 / docs/spec.md:L120-L145 / issue 链接
若按 §1 无法凑够所需证据条数：
score 置为 nullna_reason 写为 "EVIDENCE_MISSING: 需要 N 条证据，仅能取得 M 条（已尝试：<动作清单>）"## 评分风险 段落列出该维度评分人/agent 若写入以下任一形式的证据，该维度直接作废并降级为 EVIDENCE_MISSING：
test -f 批量校验）score ≥ 7 但证据 < 2 条 → 降为 6，或标 EVIDENCE_MISSINGscore ≤ 4 但证据 < 2 条 → 升为 5，或标 EVIDENCE_MISSING选择哪个处理取决于评分人对维度的把握；两种方式都必须在"评分风险"中注明。
先做便宜的、可批量的，再做昂贵的：
grep / rg 扫关键词、看 package.json / schema / migration每跑完一步把产物落盘到 .grading/，在报告证据行里引用相对路径即可。
按需读取（不是每次都读全部）：
./anti-patterns.md — 后端反模式清单。打"健壮性"、"代码分层"、"性能"三个维度时必读，用来识别 controller 里写 SQL、裸 try/except: pass 吞异常、循环里 query 造成 N+1、写操作非幂等、错误响应结构每接口不同等典型滑坡。./examples/good-report.md 和 ./examples/mediocre-report.md — 两份标定样例报告。打分前读一次做分布校准，避免全班都打 8 分这种分不开档的问题。./probes/probe-robustness.sh — 健壮性探针组合，跑 8 个场景（空 body / 错类型 / 超长字段 / 缺必填 / 越权 / 幂等重放 / 并发冲突 / 未登录）。取证时直接 bash ./probes/probe-robustness.sh <team> <base-url> <path>，不要手搓 curl。每个 probe 写 .grading/probes/<team>-<probe-name>.log，总表写 .grading/probes/<team>-robustness-summary.md。./probes/probe-performance.sh — 基于 npx autocannon 的 p50/p95/p99 压测脚本，输出 .grading/probes/<team>-autocannon.log（原始 autocannon 输出）和 .grading/probes/<team>-perf-summary.txt（解析后的 p50/p95/rps + rubric 建议）。spec_sha（若 spec 在 git 仓库内）。package.json / pyproject.toml / go.mod / pom.xml 识别技术栈（Node/Python/Go/Java、ORM、测试框架、日志库），记录 project_sha。http://localhost:<port>/<health> 可访问（curl 拿到 200 或 spec 约定的就绪响应）。如启动失败直接记录在报告"启动阻塞"一节，本维度不硬给 0 分，但在"Spec 一致性"里扣分。静态证据：
file:line 引用。动态证据：
# 健壮性：对主要写接口跑一遍 8 个 probe
bash ./probes/probe-robustness.sh <team> http://localhost:8080 /api/items
# 性能：对 GET 主列表接口 & POST 主写接口各压一次
bash ./probes/probe-performance.sh <team> http://localhost:8080 /api/items
# 测试套件（按栈择一）
npm test -- --coverage # Node
pytest --cov # Python
go test -cover ./... # Go
# 手工 curl：对 spec 列出的每个接口至少调一次，记录 method + path + 状态码 + 响应体
curl -i -X GET http://localhost:8080/api/items
curl -i -X POST http://localhost:8080/api/items -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"demo"}'
所有 probe 日志落到 .grading/probes/<team>-*.log，手工 curl 的关键输出也要 tee 进 .grading/probes/<team>-curl.log。
交互证据：按 spec 的主业务流（注册 → 登录 → 创建 → 查询 → 更新 → 删除，或 spec 指定流程）串一遍，记录每步状态码、响应体片段、异常。
⚠️ 取证不足时的强制行为
- 维度打分 ≥7 或 ≤4 时，证据条数低于 evidence-requirements.md 规定的最低条数 → score 必须置 null，na_reason 写 "EVIDENCE_MISSING: 已尝试 X、Y，未能取得 Z"
- 这与 "spec 未要求" 的 N/A 是两回事：N/A 写 "N/A — spec §X.Y 未规定"
- 所有 EVIDENCE_MISSING 维度必须在报告底部 "## 评分风险" 段汇总列出
对照本文件下方 rubric（以及本文件 ## 评分标尺 段），逐维度 0–10 打分。每一条打分必须附证据（file:line / curl log 行号 / probe log 行号 / 测试输出行号）。spec 未要求的维度写 "N/A — 原因"，不计入总分。
按本文件 ## 报告模板 段填 .grading/reports/<team>-backend.md；按 ../score-schema.json 填 .grading/reports/<team>-backend.json。每维度附"要到 10 差什么"2–4 条。
# JSON schema 校验
npx ajv-cli validate -s skills/score-schema.json \
-d .grading/reports/<team>-backend.json
# 证据数量自检（每维度统计 file:line + probe log + curl log 引用总数）
grep -cE "\.(ts|js|py|go|java|sql|log):" .grading/reports/<team>-backend.md
自检不过则回到步骤 2 补证据，不得放过。
| # | 维度 | 权重 |
|---|---|---|
| 1 | Spec 一致性 | 20 |
| 2 | 健壮性 | 15 |
| 3 | API 设计 | 12 |
| 4 | 测试 | 12 |
| 5 | 数据建模 | 10 |
| 6 | 代码分层 | 10 |
| 7 | 性能 | 8 |
| 8 | 可观测性 | 7 |
| 9 | 文档 | 6 |
关注点
锚点
取证方法
# Node/Express 举例
grep -rnE "app\.(get|post|put|patch|delete)|router\.(get|post|put|patch|delete)" src/
# FastAPI
grep -rnE "@(app|router)\.(get|post|put|patch|delete)" .
# Go/Gin
grep -rnE "\.(GET|POST|PUT|PATCH|DELETE)\(" .
证据要求
file:line 引用到路由 / handler 文件。关注点
try/except: pass 吞错）。锚点（基于 probe-robustness.sh 8 个 probe 的通过数）
取证方法
bash ./probes/probe-robustness.sh <team> <base-url> <path>，记录 8 个 probe 的通过数（每个 probe 有期望状态码）。grep -rnE "try\s*\{|try:" src/ | head -20
grep -rnE "except\s*:|catch\s*\(\s*\)" src/ # 裸 except / catch
grep -rnE "pass\s*$|// ignore" src/
curl 打两次相同 payload，看是否产生两条记录（幂等）。证据要求
<team>-robustness-summary.md（标注通过数 X/8）+ 至少 3 份 <team>-<probe-name>.log。file:line 引用校验 / 错误处理代码。关注点
{code, message, details}），不是每接口一种形状。?page=&size= 或 cursor）。锚点
q 其他用 keyword）。{ok: false}，无状态码体系，路径随意。取证方法
for p in /api/items /api/users /api/auth/login; do
curl -s -o - -w "\n[HTTP %{http_code}]\n" http://localhost:8080$p
done
curl "http://localhost:8080/api/items?page=1&size=10" 看是否识别。证据要求
file:line 引用统一错误处理中间件（或反面证据说明缺失）。关注点
锚点（基于测试覆盖率）
npm test / pytest / go test 一次绿。取证方法
npm test -- --coverage # Node
pytest --cov --cov-report=term # Python
go test -cover ./... # Go
./gradlew test jacocoTestReport # Java
.grading/probes/<team>-test.log。grep -rnE "\.skip|@pytest\.mark\.skip|t\.Skip\(|xit\(|xdescribe\(" .
证据要求
file:line 引用测试文件（good case）或缺失（bad case）。skip 数 / 总数。关注点
timestamptz / datetime，金额不用 float）。锚点
text 而 spec 建议 varchar(n)。取证方法
find . -type f \( -name "*.sql" -o -name "schema.prisma" -o -name "models.py" -o -name "entity*.go" -o -name "*Entity.java" \) | head
find . -type d -name "migrations" -o -name "migrate"
证据要求
file:line 引用 schema / model / migration 文件。CREATE INDEX 或 ORM 注解里抽）。关注点
锚点（基于 grep controller 里是否有 SQL/ORM 调用）
prisma.xxx / db.query，service 里写 res.json(...)。取证方法
# Node/TS
grep -rnE "prisma\.|knex\(|db\.query|createQueryBuilder|sequelize\." src/controllers src/routes src/handlers 2>/dev/null
# Python
grep -rnE "session\.query|db\.execute|cursor\.execute" app/api app/routes 2>/dev/null
# Go
grep -rnE "db\.Query|db\.Exec|gorm\.|sqlx\." internal/handler internal/controller 2>/dev/null
controller -> service -> repo 是否单向。证据要求
file:line（好的 service / 坏的泄漏各举例）。关注点
锚点（基于 autocannon p95，10 并发 5 秒，本地）
取证方法
bash ./probes/probe-performance.sh <team> <base-url> <path>，读 p50/p95/p99。# 找循环里调 query / repo 的反模式
grep -rnE "for\s|forEach|\.map\(" src/ | grep -E "repo\.|query|findBy"
EXPLAIN SELECT ... FROM items WHERE ...。证据要求
<team>-autocannon.log + 1 份 <team>-perf-summary.txt（含 p50/p95/p99）。file:line 体现 N+1 或优化手段（或反面证据）。关注点
print / console.log。/health）。锚点（基于 console.log / print 占日志语句比例）
print/console.log 数 ≤ 2。print/console.log ≤ 5 且都在非生产路径（如 seed 脚本），/health 可用。print/console.log 残留 5–10 处。console.log 残留（3–10 处）。print/console.log 占比 > 30%。print / console.log，没有 requestId / 结构化，错误靠 try/catch 打一句。取证方法
grep -rncE "console\.log|console\.debug|\bprint\(" src/ | sort -t: -k2 -n -r | head
grep -rncE "logger\.|log\.(info|warn|error|debug)" src/ | sort -t: -k2 -n -r | head
/health 或 /metrics：curl -i http://localhost:8080/health。证据要求
file:line 引用日志配置或关键调用。/health 或 /metrics 的 curl 响应。关注点
锚点
/docs 打开；有架构图或 ADR。取证方法
find . -type f \( -name "openapi*.y*ml" -o -name "swagger*.json" -o -name "*.postman_collection.json" \)
curl -i http://localhost:8080/docs # Swagger UI
curl -i http://localhost:8080/openapi.json # FastAPI / 多数框架
证据要求
README.md:line 或 docs/*.md:line 引用。评分结束前逐项勾选，任一不通过就回到相应步骤补齐：
.grading/reports/<team>-backend.md 已按本文件 ## 报告模板 段结构填完，9 个维度全部评完（或明确标 N/A）。.grading/reports/<team>-backend.json 已产出，并通过 npx ajv-cli validate -s skills/score-schema.json 校验。## 证据硬约束 段（≥7 / ≤4 分 ≥2 条；5–6 分 ≥1 条）。.grading/probes/ 含：<team>-robustness-summary.md + 各 probe <team>-<probe-name>.log、<team>-autocannon.log + <team>-perf-summary.txt、<team>-test.log、<team>-curl.log。