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按验收标准、实现可追踪性、验证证据、风险关闭和交付准备度评价 AI Native 任务完成质量。实现和验证后、关闭任务产出前，或用户询问任务是否真的完成时使用。
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基于 SOC 职业分类
按验收标准、实现可追踪性、验证证据、风险关闭和交付准备度评价 AI Native 任务完成质量。实现和验证后、关闭任务产出前，或用户询问任务是否真的完成时使用。
# Copy this command into Claude Code to install this skill
/plugin add https://github.com/kvker/ai-native-template/tree/main/skills/an-eval
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将一个或多个已有工作单元或空模板初始化为领域无关的 AI Native 上下文工作区。分析 projects 中的实际材料，生成 background、conventions、recipes 和路由，并安装运行期 Skills。始终使用中文与用户沟通。
检查 AI Native 任务的 Review 结论和完结状态，将满足门禁的活跃 Artifact 移到 artifacts/_archived/，并同步根活跃索引。用户要求归档、完结或收起任务上下文时使用。
从 projects 中的实际材料探测并维护可复用动作清单，包括命令、检查、审阅、预览和导出动作。用户询问工作区有哪些可执行或可检查动作、任务 Review 需要选择动作，或初始化后生成 .agents/recipes.json 时使用。
根据 projects 中的实际材料和已归档任务反向更新 background 与工作区结构说明。工作区内容变化、背景文档过时或用户要求刷新上下文时使用。
按 requirements 的完成标准和 spec 的检查计划审阅实际产出，执行适合当前任务的检查，处理问题并给出 PASS、REVIEW 或 BLOCKED 结论。任务执行后、归档前或用户询问任务是否完成时使用。
根据任务目标、范围、风险和不确定性选择 L0 直接处理、L1 快速执行、L2 标准执行或 L3 完整流程，并推进到实际产出、Review 和归档。适用于开发、写作、研究、分析、设计、整理、配置等任意需要 AI 执行的工作。小任务不要机械创建 Artifact。