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多视角行为评判

多视角行为评判

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_b5bfd686/skill-multi-judge。

技能介绍

解决什么问题

很多行为判断容易被单一价值观带偏:规则、情感、功利、善意会给出不同结论。skill-multi-judge 把这种分歧显性化,用五个固定人格对同一日常事件独立打分,让工程师或使用者看到差异来源,而不是一句“对/错”。

工作方式

  • 触发方式:输入 评判 + 具体行为事件,例如 评判 为了赶时间插队购买商品。
  • 人格维度:理性规则、感性共情、传统道德、现实功利、理想包容,各自输出 0–10 分和一句话理由。
  • 加权汇总:按 25%、25%、20%、15%、15% 计算综合分,并映射到优秀、基本正确、中性、明显错误、严重不当等等级。
  • 结果结构:固定输出各人格打分、综合加权评分、最终综合评价与 2 条改进建议。

适用边界

适合个人日常行为、动机、后果和表达方式的复盘,不适合违法犯罪、暴力攻击、敏感政治或极端伦理问题;此类输入会直接拒绝。若事件缺少细节,评分解释会较泛,建议补充场景、对象、频次和后果。

使用场景

  • 客服质检比较同一投诉回复在规则、共情与结果导向下的得分差异
  • 文案编辑对道歉稿中主动承认失误的措辞做 0–10 分人格打分
  • 用户复盘插队买饭这类日常选择,并整理两条可落地的改进建议
  • 算法工程师用固定人格框架标注一段对话中请求让步是否合适

适合人员

  • 需要判断客服回复是否兼顾规则、共情与结果导向的客服质检
  • 想把道歉、拒绝、求助等日常表达拆成多个立场打分的文案编辑
  • 希望用固定人格框架复盘个人选择并得到改进建议的产品经理
  • 在 AI 对话中设计行为样例评审标准的算法工程师