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Skill Evaluator

评估一个 skill 的逻辑用 IPO 组织：输入是一个待评估的 skill，过程是"分类 + 静态安全扫描 → 选问题 → 起草测试和断言 → 跑测试 → 打分 → 双通道红旗审查 → 综合"，输出是一份同时带安全判定和质量决策的报告。

在进入 IPO 之前，建立两个核心认知：

认知 1：安全和质量始终并行评估。 一个 skill 即便效果再好，只要它偷偷读 ~/.ssh 或往外发数据，就不能用——所以安全检查是每次评估的底线，不是"可选项"。反过来，一个 skill 即便再安全，产出不达标也没价值。两个维度同时跑，不让用户做取舍。

认知 2："skill 效果好不好"不是一个问题，是四个不同的问题。 选错问题得到的答案毫无意义。最常见的错误是拿一个专门 skill 去跑 "with-skill vs no-skill" 对比——没有 skill 时 agent 根本不懂这个领域，所以永远是 with-skill 赢。这种对比只能证明 skill "做了事"，证明不了它"做得好"。

四个质量评估问题（先认清你要答哪个）

选问题的依据是 skill 类型（Process 的 Step 1 会讲）。

安全红旗分级（静态扫描 + 行为观察都用这张表）

这张表在 Step 1（静态扫描）和 Step 6（transcript 行为审查）都会用到。

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INPUT

评估需要以下输入。能从用户对话拿到的就拿，拿不到的主动问。

必需输入

1. 待评估的 skill 本体
   • skill 路径，或直接粘贴的 SKILL.md 内容 + 相关脚本 / 资源文件
   • 读出 name、description、body，并扫所有被 skill 引用的脚本
   • 这是所有后续判断（安全 + 质量）的基础

建议输入（如果用户能提供就要，不能就代为起草）

1. 真实 prompt 样例
   • 真实用户会说的话（带上下文、typo、口语、不完整信息都没关系）
   • 如果用户给不出，Process 会起草再让用户确认
2. skill 来源信息
   • 自研 / GitHub / 社区市场 / 厂商交付——决定静态扫描的严格程度（社区来源 = 最大怀疑）
   • 如果是 GitHub：仓库 URL，能拉 star / 更新频率 / issues 做可信度参考

可选输入

1. 部署环境 / 敏感资产清单
   • skill 将要跑在什么环境下、能访问哪些敏感数据（例如"这台机器有生产 AWS 凭据"、"skill 会在 CI 里跑"）
   • 给了就写进报告的"范围声明"；没给就按通用工作站默认假设
2. 被评估 skill 的旧版本（仅跑 Question C 时需要）
   • 修改前的 SKILL.md 副本，或可从 git 取出的历史版本
3. 输出规格文档 / 用户关心的 edge case
   • 有规格让断言写得更准；edge case 可直接塞进 Question B 的 prompt 变体

输入不足时的处理

• 没有 prompt → 基于 skill description 起草 2-3 个，给用户过目后用
• 没有来源信息 → 按"未知来源"最高严格度扫
• 没有旧版本 → 降级到只跑 A+B 的质量问题，告诉用户 C 问题答不了
• skill 描述模糊到无法判断类型 → 停下来问清楚，不要硬跑
• 测试验证中缺失配置 → 停下来询问用户，不要硬跑
• skill 依赖外部 API 凭据（Keepa / Helium10 / 平台 API 等）→ 要求用户提供凭据或显式确认跳过；跳过时降级到静态扫描 + 逻辑评估，不编造 API 输出

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PROCESS

8 步执行，按顺序。Step 0 是自动化预检（结构 + 卫生）。安全扫描（Step 1 静态 + Step 6 行为）和质量评估（Step 2-5）并行进行，最后在 Step 7 合流。任何一步遇到 ⛔ EXTREME 红旗直接中止流程，出报告告诉用户 "DO NOT INSTALL"。

Step 0 — 自动化结构预检

跑 scripts/pre-check.py，快速排除结构性问题。这一步不替代安全红旗分级——只做"能不能进入评估"的门槛检查。

python3 scripts/pre-check.py /path/to/skill          # 人读报告
python3 scripts/pre-check.py /path/to/skill --json   # 程序消费

检查覆盖 5 类 13 项：

• 结构：SKILL.md 存在、frontmatter 合法（含 name + description）、name 与目录名一致、无多余文件（README/LICENSE 等）、资源目录非空
• 触发：description 长度合理（15-200 词）、含触发上下文短语（"Use when..." / "当用户..."）
• 文档：body 长度合理（10-500 行）、references/ 内文件在 SKILL.md 中被引用
• 脚本：Python 语法通过 AST 解析、Shell 脚本有 shebang 且无裸 eval
• 安全卫生：无硬编码凭据/邮箱、环境变量在 SKILL.md 有文档

预检结果处理

预检通过 ≠ 安全。预检只看"文件结构对不对"，Step 1 才看"内容有没有危险"。

Step 1 — 分类 skill + 静态安全扫描（一次读文件完成两件事）

读 skill 的 description、body、引用的所有脚本和资源。同一次阅读里同时做两件事：

1a. 判断 skill 类型（决定跑哪些质量问题 + 是否加载扩展）

流程型的判定标准：同时满足以下三条即为流程型——(1) 有 2 个以上有序步骤；(2) 步骤间存在数据传递（上游产出是下游输入）；(3) 至少一处用户必须做决策的暂停点。缺任一条按知识点型处理。

主观向（创意 / 风格 / 文案）不单列为一类——按垂直或通用划进对应桶，评估时用"盲评替代断言"即可。

1b. 静态安全扫描（对照上面"安全红旗分级"表）

过一遍 SKILL.md 和所有引用文件，找：

• 网络调用：有没有 curl / wget / http_get / fetch / requests.get？指向哪里？是不是已知公开 API？
• 凭据 / 敏感路径触碰：有没有 grep 过 ~/.ssh、~/.aws、.env、agent 记忆文件或身份配置？
• 命令执行：有没有 eval、exec、subprocess 拼接外部输入？
• 混淆 / 编码：有没有长 base64 字符串、压缩 JS、看不出意图的代码块？
• 包安装：有没有偷偷 pip install / npm install 没在顶部列出的包？

扫描结束立刻分级：

• 命中 ⛔ → 停，出"DO NOT INSTALL"报告，Process 不往下走
• 命中 🔴 → 暂停，告诉用户"这个 skill 需要人工审批才能继续评估，发现以下高风险模式：…"，让用户拍板
• 命中 🟡 → 继续评估，把观察写进报告的"权限范围"段
• 全是 🟢 → 继续

1c. 三轴上下文影响预估（响应轴 + 入参轴）

skill 对 agent 上下文的影响分三轴：加载轴（skill 文本本身）、入参轴（agent 传给 skill 的参数）、响应轴（skill 返回给 agent 的内容）。本步骤在 Step 1 静态预估入参轴和响应轴的风险档位（加载轴本身是静态指标，无运行时观测环节，暂不在本流程内）。

统一 5 档风险表（入参轴和响应轴共用，详见 references/red-flag-details.md）：

"算不出上限" → 不是极低，归到 中档 强制实测。

响应轴两步判定：

1. 能不能算出输出上限？依据：skill body 显式声明输出格式 / API 响应 schema 已知带条数字段上限 / 脚本输出走固定模板。
2. 算出上限值套 5 档表。

入参轴双层判定（取较差层定档）：

• 层 A：接口设计——参数是引用语义（文件路径/ID/URL）+ 有长度上限 → 健康；自由文本/完整原始数据/无上限 → 升档
• 层 B：指引质量——SKILL.md 显式说"传文件路径"→ 健康；"贴进来"/"完整粘贴"→ 升档

升档反面信号、推荐解法、详细判定流程见 references/red-flag-details.md 的 "Context bloat：三轴上下文影响评估" 段。

两轴档位决定后续流程：

• 极低档 → Step 6 该轴跳过实测
• 非极低档 → Step 3 起草测试用例时必须包含该轴的极限用例；Step 6 reviewer 必须实测该轴体积

把分类 + 扫描结论 + 双轴档位一句话告诉用户，让他纠偏。例："这是个垂直领域 skill（amazon listing），静态扫描无高危；响应轴预估高档（调 Keepa 拉价格历史可能 30k+ token），入参轴极低档（只接 ASIN）。跑 A+B 问题，Step 3 会针对响应轴起草极限用例，Step 6 加载垂直扩展审查。"

Step 2 — 选定评估问题

基于 Step 1a 的分类 + 用户意图，锁定跑哪几个质量问题。

关键原则：垂直领域 skill 不要跑 Question D，对这类 skill 它是恒等式不是评估。

Step 3 — 起草测试 prompts + 事前断言（合并）

断言必须在跑任何测试之前完成。 跑完再写 = 合理化现有输出，不是评估。

3a. 起草 2-3 个真实 prompt

prompts 要满足：

• 真实：用户真的会这么说（带上下文、模糊、casual）
• 覆盖多样：一个典型、一个边界、一个多步（如果 skill 场景允许）
• 可被断言：目标具体到可以打 pass/fail

反例："写一个产品 listing" 正例："帮我给这个蓝牙耳机写亚马逊 listing，竞品 ASIN B0CXXX，主打降噪和 40 小时续航，目标市场美国"

如果 Step 1b 命中 🟡，至少加一个 prompt 专门探测那个敏感边界（例如"让 skill 处理一个它需要访问 Keepa 以外数据的请求，看它会不会越界"）。

Step 1c 非极低档强制极限用例：

• 响应轴非极低档 → 必须含 1 个响应极限用例：让 skill 在合理使用范围内产出最大可能输出（选 skill 声称支持的最大输入规模、最广覆盖查询、最深分析层级）
• 入参轴非极低档 → 必须含 1 个入参极限用例：让 agent 在合理使用范围内最大化入参体积（把上游数据规模拉到 skill 声称支持的上限）
• 两轴均非极低且场景重合（输入大→输出也大）→ 一个用例可同时覆盖两轴；否则需各设计一个

设计要点：极限是"贴近上限的真实场景"，不是 fuzzing。如果 skill 没声明上限，按"用户合理可能传入的极端值"来定。详见 references/red-flag-details.md 的"极限测试用例设计原则"段。

3b. 对每个 prompt 写 3-6 条断言

断言要求：

• 客观：人能毫无歧义给出 yes/no
• 命名清晰：扫一眼就知道在查什么
• 绑定 skill 承诺：测的是这个 skill 声称能做的事
• 含至少一条负向断言：skill 不应该做什么也要写出来（例："未读取 ~/.aws/credentials"、"无占位符 [TODO]"）

好断言：

• "输出含 5 个必需章节（Title / Bullets / Description / Keywords / A+）"
• "Bullets 恰好 5 条，Title ≤200 字符"
• "用户提到的 3 个卖点全部出现在输出里"
• "输出语义命中用户原始意图（不是 skill 作者脑补的意图——需求契合度）"
• "未发起任何超出 Keepa API 以外的网络调用"（负向 / 安全向）

需求契合度是必考一条。不管 skill 类型，每个 prompt 的断言里都要放一条"输出确实解答了用户真正在问的问题"，防止 skill 在"符合规格"但"偏离意图"之间裸奔。语义匹配题盲评 / 让用户一句话确认都行，不必硬凑成自动化。

坏断言："写得有说服力"（主观）、"质量好"（不可测）、"用户会喜欢"（那是调研不是评估）

3c. Agent 适配性断言（至少选 2 条）

skill 不只是给人用的，它首先是给 agent 用的工具。以下 6 个维度从中至少选 2 条写进断言：

选哪 2 条看 skill 类型：

• 含脚本的 skill → 优先选"可组合性"+"幂等性"
• 纯指令 skill → 优先选"触发精度"+"渐进披露"
• 工作流 skill（多步骤）→ 优先选"计算分离"+"逃生出口"
• 数据密集 skill → 优先选"计算分离"+"可组合性"

给用户一句确认："这几个 prompt 和断言看起来合理吗？" 坏 prompt 产生坏评估。

主观 skill 的逃生舱：不要硬套断言。直接标记"定性评估"，用盲评替代。承认界限比造假数字好。

Step 4 — 跑测试

按问题类型跑

• Question A（spec compliance）：每个 prompt 用 skill 跑一次，存输出。无需 baseline。所有类型 skill 的底座。
• Question B（robustness）：选一类 prompt 生成 4-6 个变体（缺信息 / 信息冲突 / 超出域 / 啰嗦 vs 简短 / 带 typo / 邻近任务），每个变体跑一次，同一套断言打分。垂直领域 skill 至少放一个邻近领域 prompt（选品 skill 被问投流），专门探测越界行为。
• Question C（版本对比）：跑前先完整备份旧版本（cp -r 到 _snapshot/）。同一 prompt 集分别跑新旧两版，两边都存 transcript。
• Question D（仅通用 skill）：同一 prompt 分别跑 with-skill 和 no-skill，断言对比 + 成本对比（token / 步数 / 时间）。

环境能力适配

• 支持并行子任务，如sub-agent → 并行扇出
• 不支持子任务 → 顺序跑，明确告诉用户慢一些但结果一致
• 纯客户端环境 → 跑不了就降级到 spec-check only，并告知

存储结构（沿用 skill-creator 约定）

-eval/
├── iteration-1/
│   ├── eval-0-/
│   │   ├── with_skill/
│   │   │   ├── outputs/              # 最终产物（listing.md、data.csv 等）
│   │   │   ├── transcript.ref        # 指向执行日志的引用（task ID、session URL、日志文件路径等）
│   │   │   └── timing.json           # total_tokens + duration_ms（从执行环境获取）
│   │   ├── baseline/                 # 仅 C/D 问题有
│   │   │   └── (同上)
│   │   └── eval_metadata.json        # prompt + assertions
│   └── (更多 eval-*)
└── iteration-2/

Transcript 怎么拿

核心原则：transcript 是素材不是上下文——分析工作用独立评审会话做，主评估线只消费"摘要 + 证据引用"。

Step 5 — 对着断言打分

每个 prompt × 每条断言标 ✅/❌，附一句证据（引用输出原文或行号）。

可编程的断言用脚本，不要肉眼。数 bullet 数量、查正则、校验 JSON schema——写 3 行 Python 比滚动输出快 10 倍且不会看走眼。

产出一张表（Question C/D 加对照列）：

Step 6 — 双通道 transcript 红旗审查（质量 + 安全同时扫）

这是最容易被跳过也最关键的一步。读完整 transcript，不只看最终输出。 一次 transcript 阅读同时找质量红旗和行为层面的安全红旗。

怎么读：

• 不要自己读原始执行日志。派一个独立 reviewer（子代理或新会话），给它单个 run 的 transcript.ref，让它只回报"多通道红旗命中清单 + 每条一段证据"

• reviewer 的 prompt 模板（基础两通道，所有 skill 都跑）： *"读这个 transcript，按两套红旗扫描：(1) 质量红旗——Bloat / Silent failure / 高方差 / 过拟合 / 非区分性断言 / Orphan step（步骤产出无下游消费）/ Context bloat（见下方双轴说明）/ LLM 过度依赖（确定性工作未脚本化：格式转换、数据获取、数值计算、规则执行、排序过滤等本可用脚本完成的环节由 LLM 推理）；(2) 安全红旗——对照 EXTREME/HIGH/MEDIUM 分级（意外网络调用、敏感路径读取、凭据触碰、命令执行模式、混淆行为）。每发现一条附 2-3 行原文证据，不要复述全流程，<300 字报告。

  Context bloat 双轴扫描（只对 Step 1c 判为非极低档的轴执行实测）：

  • 响应轴非极低 → 实测每次 skill 脚本/接口返回内容的 token 量，套 5 档表（<2k/2k-5k/5k-30k/30k-200k/>200k）；命中中档及以上且 skill 未提供"暂存+摘要"治理 → 标 🚩
  • 入参轴非极低 → 实测每次 skill 调用的入参体积（命令行参数 + stdin 字节数），同样套 5 档表；额外做引用 vs 内联判定——引用类大体积参数（文件路径/ID 列表）不算 bloat，内联类（原始文本、完整 HTML）即便小也要标注
  • 兜底全局阈值：主线 token 占比 >60% 或单次工具结果注入 >50k，无论档位都标 🚩"*

• 条件分支：如果 Step 1 判为垂直领域 skill，reviewer 额外加载 references/vertical.md，prompt 追加一段： "此外，读 references/vertical.md，按其中的三条垂直专属维度（领域知识正确性 / 领域 silent failure / 邻近越界）再扫一轮，同样附证据。"

• 流程型追加：如果 Step 1 判为流程型垂直 skill，reviewer 在 vertical.md 之上再加载 references/process-flow.md，prompt 追加一段： "此外，读 references/process-flow.md，按其中七条流程专属维度（流程完整性 / 决策点设计 / 数据依赖完整性 / 降级与中断恢复 / 执行效率 / 状态管理 / 产出-决策对齐）逐条扫描，每条给出 ✅/🟡/🔴 + 一句证据。"

• 本轮对话内直接跑的 run 没有独立 transcript，就自己往回滚看推理过程和工具调用

质量红旗

关于 Silent failure：这是垂直领域 skill 最危险的失败模式——用户通常无法分辨"编造的合理答案"和"真实正确答案"，断言也会被骗过。跑 A/B 问题时必须额外留意。通用 skill 这条权重可以低一些。

关于 Orphan step / Context bloat：这两条是工作流重、数据重 skill 的高发点。skill 步骤越多、涉及的数据量越大，越值得盯。单步纯文本 skill 基本不会踩。

关于 LLM 过度依赖：判断标准——如果给同样输入，人能写出不需要"理解"就能得出结果的代码，该环节就不该让 LLM 做。详细分类表见 references/red-flag-details.md。触发条件：skill 有明确的确定性环节但全部用 LLM 推理完成。纯知识型 / 纯创作型 skill 全程需要 LLM 不算红旗。

关于 Context bloat 的双轴评估：分响应轴和入参轴独立评估，统一 5 档表（<2k 极低 / 2k-5k 低 / 5k-30k 中 / 30k-200k 高 / >200k 极高）。Step 1c 静态预估档位决定 Step 3 是否需要极限用例 + Step 6 是否实测。中档及以上未提供"暂存 + 摘要"治理方案 → 标红旗。详细分级、判定流程与解法见 references/red-flag-details.md 的"Context bloat：三轴上下文影响评估"段。

安全红旗（行为层面，和 Step 1 静态扫描互补）

静态扫描看 skill 写了什么，行为审查看 skill 实际做了什么——两者常常不一致（例如静态看起来只调 A API，实际跑起来又调了 B）。对照"安全红旗分级"表，逐条检查 transcript 里：

• 有没有意外网络调用——超出 Step 1 宣布的 API 范围
• 有没有意外文件访问——读写 skill 描述之外的路径
• 有没有凭据读取痕迹——即使只是枚举 ~/ 也要标
• 有没有命令注入或拼接——外部输入直接进 shell

命中 ⛔ / 🔴 → 即便质量断言都过，最终决策也必须是 ❌ DO NOT INSTALL 或 ⚠️ 需人工审批。安全优先级高于质量。

垂直领域扩展（仅 Step 1 判为垂直时加载）

reviewer 同时按 references/vertical.md 扫：

• 领域知识正确性（skill 声明的平台规则 / 行业事实能否在官方文档核对到）
• 领域 silent failure（注入虚构场景 / 数据时是否拒绝，还是编造"看起来合理"的答案）
• 邻近领域越界（被问邻近但不在 description 范围内的任务时是否硬答）

每发现一条红旗都要附 transcript 证据。

流程型扩展（仅 Step 1 判为流程型垂直 skill 时追加）

reviewer 在 vertical.md 之上按 references/process-flow.md 扫 7 条维度：

• 流程完整性与步骤依赖
• 决策点设计（暂停点数量、位置、必要性）
• 数据依赖完整性（上下游格式匹配、缺失数据处理）
• 降级与中断恢复（API 失败隔离、断点续跑）
• 执行效率（并行/串行策略合理性）
• 状态管理与幂等性（重跑安全、目录隔离）
• 步骤产出与决策目标对齐（每步数据是否服务明确决策）

每条给 ✅/🟡/🔴 + 一句证据，附在垂直扩展红旗之后。

Step 7 — 综合出结论

把断言打分 + 双通道红旗综合成一个决策。见 OUTPUT 章节。

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OUTPUT

最终产出是一份短小、诚实、带双维度判定的评估报告。

Part 1 — What was run（框定结论的范围）

一段话说明：

• skill 类型判断是什么
• 静态扫描结论（LOW/MEDIUM/HIGH/EXTREME）
• 跑了哪些质量问题（A/B/C/D）、多少 prompt、多少断言
• 用了什么 baseline（如果跑了 C 或 D）
• 声明的权限范围（文件、网络、命令）

这部分让读者知道"这个结论的边界在哪"。

Part 2 — Findings（打分 + 双通道红旗）

断言表（格式见 Step 5）

• 垂直领域 skill：只有 with-skill 列
• Question C：新版本 vs 旧版本对照列
• Question D：with-skill vs no-skill + delta 列
• 至少含一条负向 / 安全断言 + 一条需求契合度断言

质量红旗清单：每条一句症状 + 一句证据 安全红旗清单：每条注明分级 + transcript 证据位置 垂直扩展红旗清单（仅垂直 skill）：领域正确性 / 领域 silent failure / 邻近越界，每条附证据 Context bloat 双轴小结：响应轴 / 入参轴各自的 Step 1 预估档位 + Step 6 实测档位（极低档写"未验证（设计跳过）"）+ 是否提供治理方案

Part 3 — Recommendation（明确决策，安全先、质量后）

给一个明确的下一步，不要和稀泥。按以下顺序判断：

1. 先看安全：任何 ⛔ 命中 → ❌ DO NOT INSTALL；任何 🔴 命中 → ⚠️ 需人工审批
2. 安全通过后看质量：从下面 4 个里选一个

Part 4 — 诚实的置信度

一句话说明这份结论的强弱：

• "样本量只有 2 prompt，B 问题覆盖不够，质量稳定性结论置信度低；安全静态+行为双通道扫过，置信度高"
• "断言覆盖了规格但没覆盖边界输入，建议补一轮 B；行为 transcript 限于一轮调用，安全结论仅覆盖已观测路径"

不要把弱结论伪装成强结论。安全结论和质量结论可以有不同置信度。

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改进循环（如果决策是 Iterate）

当用户基于评估结果要改 skill 时：

1. 泛化反馈 —— 改进要对所有同类 prompt 都管用，不要只修当前测试用例
2. 解释 why —— ALWAYS 用 X 格式 改成 用 X 格式因为读者扫读，Y 元数据放底部容易被漏掉。模型理解 intent 才能处理边界
3. 重复工作提脚本 —— 如果所有跑的用例都让模型写同一段代码，把代码放 scripts/，skill body 只描述 what 和 why
4. 上下文膨胀治理 —— 如果命中 Context bloat 红旗且数据量评估为高风险：让 skill 提供暂存脚本（将大数据写入临时文件），并改写 OUTPUT 段只输出摘要 + 数据结构（字段、类型、行数），agent 按需读取暂存文件的具体片段
5. 安全修复独立验证 —— 如果改动是为了修安全红旗（缩小权限 / 去掉可疑调用），重跑 Step 1 静态扫描 + Step 6 行为审查，不只看质量断言

改完跑一轮 Question C（新版本 vs 旧版本）验证修复是否有效。

停止条件

任一满足即停：

• 用户说满意
• 两轮迭代在关心的指标上无可测变化
• 剩余失败都是 skill 明确声明不支持的范围（改 description 锁定边界，不要追着改 body）
• 安全红旗清零且质量断言稳定在目标线以上

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输入不可用 / 环境受限时的降级模式

降级不是失败——把能做的部分做到位，把做不到的部分清楚标注，尤其不要因为环境受限跳过静态安全扫描，那一步不需要任何运行时资源。