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创意工作流量化评分系统，评估项目进度和质量指标。触发词：「评分」「量化」「进度」「质量指标」。
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SOC 직업 분류 기준
Use when designing, revising, diagnosing, or prompting AI-video or image-generation characters, character sheets, casting assets, character cards, relationship matrices, genre cast packs, wardrobe state ladders, height/proportion locks, turnaround consistency, video-readiness gates, 身高比例锁, 三视图一致性, 成品角色图, 角色关系矩阵, 服装状态卡, 角色一致性, 角色DNA, 表情姿态, 服化道, 道具锚点, or character drift in multi-shot workflows.
Use when designing, revising, diagnosing, or prompting AI-video or image-generation characters, character sheets, casting assets, character cards, relationship matrices, genre cast packs, wardrobe state ladders, height/proportion locks, turnaround consistency, video-readiness gates, 身高比例锁, 三视图一致性, 成品角色图, 角色关系矩阵, 服装状态卡, 角色一致性, 角色DNA, 表情姿态, 服化道, 道具锚点, or character drift in multi-shot workflows.
Use when designing, revising, diagnosing, or prompting AI-video scenes, live-action short-drama scene systems, power-space architecture, genre scene packs, vertical blocking lanes, scene state ladders, scene video-readiness gates, 场景设计, 场景板, 真人短剧场景, 海外短剧场景库, 权力空间, 类型场景包, 竖屏blocking, 场景状态, 场景试镜, 环境设计, 空间动线, 建筑空间, 光影色彩, 武侠电影场景, 胡金铨/King Hu scene mood, director-style scene fusion, 场景锚点, @场景名, scene continuity, or scene drift in storyboard/image/video workflows.
场景设计技能。接收四维度编码，输出场景提示词。驱动场景配图迭代工作流。使用即梦生成图片，中文提示词，自然语言描述。
角色设计技能。接收四维度编码，输出角色提示词。驱动角色配图迭代工作流。使用即梦/dreamina生成图片，中文提示词，自然语言描述。
李安的跨文化美学思维框架。基于《李安深度研究》《李安美学风格指南》， 提炼6个核心心智模型、6条决策启发式和完整的表达DNA。 用途：作为影像创作顾问，用李安的视角分析文化张力、情感压抑、家庭战场。 触发词（符合任一即激活）： - 核心触发：「李安视角」「跨文化」「情感压抑」「第三空间」「卧虎藏龙」「断背山」「饮食男女」「喜宴」 - 进阶触发：「文化对话」「家庭战场」「压抑爆发」「身体作为战场」「东方意境+西方心理」 - 场景触发：「两种文化拉扯」「中间困境」「全球化时代的身份」
| name | workflow-metrics |
| description | 创意工作流量化评分系统，评估项目进度和质量指标。触发词：「评分」「量化」「进度」「质量指标」。 |
自动评估创意工作流的执行质量，输出可量化的指标分数和改进建议。
| 指标 | 描述 | 目标 | 计算方式 |
|---|---|---|---|
| decision_log_completeness | 决策日志完整率 | >95% | 实际记录数/应记录数 |
| discussion_rounds_avg | 平均讨论轮次 | <3轮 | 总轮次/讨论次数 |
| reference_chain_coverage | 引用链覆盖率 | 100% | 有引用链的工件数/总工件数 |
| skill_routing_accuracy | 技能路由准确率 | >80% | 用户接受次数/推荐次数 |
| quality_gate_first_pass | 质量门首次通过率 | >70% | 首次通过/总提交 |
| user_intervention_rate | 用户干预率 | <30% | 干预次数/总阶段 |
decision_log_completeness: raw * 100
reference_chain_coverage: raw * 100
skill_routing_accuracy: raw * 100
quality_gate_first_pass: raw * 100
user_intervention_rate: (1 - raw) * 100 # 越低越好
discussion_rounds_avg: max(0, (5 - raw) / 5 * 100) # 越少越好，<3轮得满分
{
"decision_log_completeness": 0.2,
"discussion_rounds_avg": 0.15,
"reference_chain_coverage": 0.2,
"skill_routing_accuracy": 0.15,
"quality_gate_first_pass": 0.2,
"user_intervention_rate": 0.1
}
overall = sum(single_score[k] * weight[k] for k in weight)
return round(overall, 1) # 0-100
| 等级 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| A | 90-100 | 优秀，符合最佳实践 |
| B | 80-89 | 良好，有小幅改进空间 |
| C | 70-79 | 一般，存在明显问题 |
| D | 60-69 | 较差，需要重大改进 |
| F | <60 | 不合格，需立即整改 |
{
"project": "[项目名]",
"evaluated_at": "[ISO时间戳]",
"phase": "[当前阶段]",
"metrics": {
"decision_log_completeness": 0.95,
"discussion_rounds_avg": 2.3,
"reference_chain_coverage": 1.0,
"skill_routing_accuracy": 0.85,
"quality_gate_first_pass": 0.75,
"user_intervention_rate": 0.2
},
"scores": {
"decision_log_completeness": 95.0,
"discussion_rounds_avg": 54.0,
"reference_chain_coverage": 100.0,
"skill_routing_accuracy": 85.0,
"quality_gate_first_pass": 75.0,
"user_intervention_rate": 80.0
},
"overall_score": 85.5,
"grade": "B",
"issues": [
{ "metric": "discussion_rounds_avg", "severity": "medium", "detail": "Phase 3 讨论了4轮" }
],
"recommendations": [
"建议在 Phase 3 增加预讨论，减少正式讨论轮次"
]
}
## 项目评分报告：[项目名]
**综合得分：85.5 (B)**
### 指标详情
| 指标 | 数值 | 得分 |
|------|------|------|
| 决策日志完整率 | 95% | 95.0 |
| 平均讨论轮次 | 2.3轮 | 54.0 |
| 引用链覆盖率 | 100% | 100.0 |
| 技能路由准确率 | 85% | 85.0 |
| 质量门首次通过率 | 75% | 75.0 |
| 用户干预率 | 20% | 80.0 |
### 问题
- [中] Phase 3 讨论了4轮，建议增加预讨论
### 优化建议
1. 建议在 screenwriter agent 指令中增加决策日志检查点
在以下节点自动触发评分：