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TRACE 五维评测器

TRACE 五维评测器

AI Agent 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @user_c1d16043/skill-trace-evaluation

技能介绍

为什么需要结构化的技能评测

编写一个 Agent Skill 只是第一步，判断它是否真正好用往往更棘手。人工评审容易受主观偏好影响，导致评分标准不一，且难以定位具体的扣分点。当 Skill 数量增长时，缺乏客观坐标系的团队很难判断修改是否真正提升了质量，还是仅仅改变了表面结构。

TRACE 五维评测的工作机制

该技能采用“脚本计算确定性基分 + AI 语义校准”的混合评估策略，覆盖 T/R/A/C/E 五个维度共 20 个子项。

  • 基分计算：脚本扫描技能目录，输出包含 base、formula 和 evidence 的结构化基分。
  • 语义校准：AI 必须亲自阅读 SKILL.md 正文及 references/ 目录，根据 scoring-criteria.md 对照满分标准，在 ±0.3 范围内调整基分，并附上调整理由。
  • 报告生成：评测完成后，强制输出标准化报告。支持 Markdown（适合 diff 与存档）和 HTML（含 SVG 雷达图与进度条，适合可视化分享）两种格式，涵盖官方规范合规表与 P1/P2/P3 优先级的优化建议。

适用边界与注意点

  • 依赖完整路径：评估必须提供包含 SKILL.md 的完整目录路径，仅凭技能名称无法进行评测。
  • 语义判断不可跳过：脚本只提供结构基分，R1/E1/E3 等涉及内容语义质量的子项必须依赖 AI 阅读正文来判断。
  • 非代写与发布工具：该技能专注于“评测”与“改进指引”，不能直接帮你编写 Skill 内容或自动发布到平台，这些仍需手动完成。

使用场景

  • 刚写完一个新 Skill，想知道当前质量基线，需要运行 TRACE 评测获取包含 20 个子项得分和改进建议的详细报告。
  • 平台审核员在技能发布前做质量评估，需要定位具体的扣分原因并生成包含官方规范合规表的详细报告。
  • 开发者修改了技能的触发词和边界条件后，重新运行评测对比前后分数变化，验证修改是否带来了实质性提升。

适合人员

  • 刚入手 Agent Skills 的独立开发者，需要客观的评分坐标系来了解自己编写的技能在结构和语义上还有哪些不足。
  • 负责技能社区质量把控的审核员，每天需要处理大量技能提交，需要快速定位扣分点并生成标准化评估报告。
  • 参与第三方社区评测的开源贡献者，希望通过对比前后版本的分数变化，科学验证自己对技能规则和示例的优化是否有效。