OPC 发布前自查向导

要解决什么问题

把 Skill 或 Agent 直接上架，常见问题不是「能不能跑」，而是同一输入多次跑出来的结论、结构和数字对不上、案例数量不够却宣称可交付、定价和定位打架、引流链指向空页面，以及软著与隐私合规没留证。这类问题往往在评选、付费转化或申诉时才暴露，返工成本高。

技能如何工作

本技能把发布前检查拆成可执行的向导步骤，并用 阻断 / 警告 / 通过 三级结论收口，避免「感觉差不多」就发布。

• 一致性验证：选 3 个典型输入，每个完整跑 3 次，按四维加权算综合偏离度（结论 40%、结构 25%、数据 20%、建议 15%）。偏离度 ≥25% 判不合格，必须重新调试；快速清单里建议 <15% 再发。
• 案例与创新：要求案例带「输入→输出→评分」；创新点需编号并论证非显而易见性，可与 IP 档案、软著材料联动。
• 竞品与卡位：在扣子/GitHub/Coze 等扫同类，做功能差异矩阵，并从卡位清晰度、差异化、市场空间打分，辅以护城河是否易被模仿的判断。
• 商业化校正：定价可用「功能复杂度 × 目标用户 × 竞品锚定 × 价值密度」对照，偏离 >50% 必须校正；套餐折扣建议 8～9 折且功能重叠不宜过高；检查引流链接有效性与 Skill 间是否成环。
• 合规：覆盖 2026 软著新规的人类智力贡献证据、数据隐私、敏感词与第三方 API 等，输出检查清单。

最终可汇总为自查报告及一致性检测报告等附件，并支持与查新检索、知识产权保护类 Skill 联动。

适用边界与注意点

流程面向 胡田 OPC 导师体系 下的 Skill/Agent 发布节奏设计，阈值与定价公式是体系内标准，迁移到其他平台时需自行校准竞品数据源与合规条款。敏感词扫描依赖自行维护的关键词库；竞品信息采集仍要你本人在各商店/GitHub 核实，技能提供的是方法与判定表，不是自动爬虫。