Evaluador de habilidades
Una referencia para evaluar habilidades
Evaluador de habilidades
Una referencia para evaluar habilidades
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Descripción
Ingresa el nombre, enlace o instrucciones de la habilidad de IA que quieres evaluar para realizar una revisión inicial de calidad, con evidencia y en escenarios de uso reales. Conserva una prueba rápida de seis preguntas (4 positivas, 1 negativa y 1 ambigua) y verifica por separado la selección automática y la ejecución tras una invocación explícita; que la invocación manual funcione no cuenta como activación automática exitosa. Aplica una puntuación directa en cinco dimensiones: activación 30, ejecución 25, costo 15, solidez y límites 15, y seguridad 15. Distingue entre pruebas realizadas en esta ocasión, evidencia de ejecuciones anteriores, revisión estática y aspectos no verificados; si falta evidencia clave, no muestra una puntuación general ni estrellas. Evalúa la seguridad según el acceso a datos, el envío de información y las autorizaciones de operación, sin respaldarla por la identidad de su autor; una extralimitación grave impide recomendarla. Entrega un informe de una página con la conclusión al inicio, el alcance evaluado, los aspectos no verificados y las mejoras prioritarias, y crea un registro automáticamente. Di «深评» para añadir pruebas independientes repetidas y verificar las fuentes; el presupuesto se define antes de ejecutar. Esta habilidad solo evalúa y recomienda; no modifica automáticamente la habilidad evaluada. Es útil para revisar la calidad de habilidades propias, volver a evaluar habilidades instaladas y filtrar habilidades del marketplace antes de instalarlas; los resultados de las seis preguntas no representan una certificación integral.
Recomendado por
Shuting@YouMind
Por qué recomendamos esta habilidad
Un marco de evaluación basado en evidencia que distingue la selección automática de la ejecución explícita y convierte registros trazables en conclusiones prácticas, sin otorgar puntos por aspectos no verificados.
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Revisor de proyectos I+D
Asistente experto para la revisión de proyectos de investigación institucionales en universidades. El usuario proporciona los materiales de N proyectos de una categoría (cada proyecto incluye tres tipos de archivos: propuesta, formulario breve de revisión formal o formulario de revisión intermedia, y materiales de respaldo; los nombres pueden estar desordenados, haberse enviado por error o haberse cambiado, y los formatos pueden ser docx, xlsx, pdf o imágenes; los respaldos pueden estar agrupados en un solo archivo o separados en varios). Este Skill realiza, en orden: ① alineación de anclajes de contenido: extrae del interior de los documentos el nombre del proyecto o centro, la persona responsable, la facultad de adscripción y el periodo; relaciona los tres tipos de archivos de cada proyecto e identifica los casos pendientes en que el nombre del archivo no coincide con su contenido; ② normalización de los elementos de respaldo: estén agrupados o separados, los desglosa en “elementos de evidencia atómicos” y crea un registro detallado con códigos y etiquetas de estado (completo / por verificar / faltante / dudoso), para evitar juzgar la solidez de los respaldos por el número de archivos; ③ auditoría tridimensional elemento por elemento: evalúa la correspondencia, autenticidad y suficiencia de cada evidencia, y la contrasta con los compromisos de la propuesta y los resultados reportados en el formulario intermedio; ④ puntuación en dos vías y clasificación comparativa: pondera cinco aspectos del Anexo 2 para la vía de presentación y usa cinco dimensiones de la revisión intermedia como vía de referencia; mantiene ambos sistemas independientes, sin mezclarlos, y clasifica todos los proyectos por niveles; ⑤ entrega un documento estructurado de trabajo para la revisión, con “puntuación + comentarios de revisión” listos para pegar en el formulario oficial y, cuando se requiera, genera una página web interactiva de puntuación. De forma predeterminada, aplica los criterios vigentes de Huali. El usuario puede confirmar, modificar mediante el diálogo o cargar una versión de reemplazo de los indicadores, ponderaciones y materiales de referencia antes de comenzar. Incluye dos puntos de confirmación: primero, la alineación y el registro; después, la puntuación y la clasificación. Si no es posible identificar algún material, solicita confirmación al usuario. Para los proyectos de cierre se aplican además dos restricciones obligatorias: primero, se debe verificar expresamente la correspondencia entre los “resultados esperados de la propuesta” y los “resultados respaldados”; si los respaldos no incluyen los resultados esperados indicados en la propuesta, el proyecto queda automáticamente descalificado (no cumple); segundo, las discrepancias de plantilla se dividen entre “uso de una plantilla completamente incorrecta” (no cumple) y “formato parcialmente inconsistente” (solo resta pocos puntos).
Insp. calidad Skill (PDCA-QMS)
Evalúa Skills usando un sistema de gestión de calidad basado en administración, no una lista improvisada. Basado en Six Sigma (CTQ/FMEA/DPMO) × TQM × el ciclo PDSA de Deming, a través de las cuatro fases Plan-Do-Check-Act se proporciona: una tarjeta de puntuación de calidad con nivel Sigma, una tabla de prioridad de defectos ordenada por RPN, un análisis de causa raíz que profundiza hasta la capa de diseño de instrucciones, y el texto completo del Skill reparado usando Poka-Yoke. El reparador y el verificador están separados obligatoriamente, y la puntuación solo sube, nunca baja. Nuevo en v2.0: ① Contrato cuantitativo: enumeración cerrada de unidades estructurales (solo nivel de fase), bloqueo anti-inflado de gradiente de valor K, interpolación logarítmica de tabla Sigma, estado de relleno con ceros para evitar división por cero, haciendo que la puntuación sea recalculable y sin distorsión. ② Control de acceso bidimensional de nivel de calidad × ruta de tratamiento, eliminando la contradicción de etiquetas 'no apto pero recomendado para publicación'. ③ Modo de diagnóstico: di 'solo informe' o 'no modifiques aún' y tras ejecutar P-D-C se detiene en Check, sin modificar tu borrador. ④ Contrato de salida: puntos de aprobación plegados, evidencia limitada a 50 caracteres, límite de palabras por fase, los valores deben incluir el proceso de cálculo. ¿Cuándo usarlo? Para evaluar si un Skill es bueno, diagnosticar por qué su salida es inestable, optimizar sistemáticamente un Skill existente, comparar múltiples Skills horizontalmente, control de calidad previo a la publicación de un borrador de Skill, o solo obtener un informe de diagnóstico sin que se modifique tu texto. Palabras clave: detectar calidad de Skill, auditoría de calidad de Skill, auditoría de calidad, puntuar Skill, optimizar Skill con PDCA, chequeo de Skill, evaluar este Skill, análisis de defectos de Skill, solo diagnosticar sin reparar, control de calidad previo a publicación de Skill, comparación horizontal de Skill.
Maestro de imágenes
Si quieres extraer reglas de una imagen de referencia y crear directamente en YouMind un Skill de generación de imágenes listo para producción, este es de nivel maestro. Crear un Skill nuevo cuesta alrededor de 300 créditos; después podrás producir Skills de generación de imágenes por tu cuenta y dejar de instalar Skills que suelen costar miles de créditos. Con una imagen de referencia, puedes hacerlo tú mismo. Lo he probado personalmente y funciona; consulta los ejemplos de tareas para más detalles. Convierte los mecanismos visuales de una imagen de referencia en un Skill de generación de imágenes reutilizable y comprobable. El sujeto puede variar, mientras se conservan las relaciones de composición, la lógica espacial, la expresión de los materiales y la jerarquía visual, en lugar de limitarse a copiar la imagen original. Es ideal para creadores y equipos que necesitan establecer un estilo visual consistente, reutilizar reglas de diseño o evaluar un Skill de generación existente. Puedes usarlo para compilar reglas visuales, probar un Skill existente, calibrar resultados con comentarios, realizar regresiones históricas y publicar versiones. El proceso define claramente el ámbito de aplicación, las variables invariables, las variables ajustables, las reglas de adaptación y los modos de fallo comunes. También distingue entre una imagen de buena calidad y una que realmente conserva los mecanismos visuales, para ayudarte a identificar por qué un resultado se desvía de esas reglas. Al final puedes obtener una especificación visual estructurada, un Skill independiente, un plan de pruebas o un informe de auditoría, además de parches de calibración, resultados de regresión y registros de publicación. Cuando la generación de imágenes o la revisión visual no están disponibles, se conservan las instrucciones de prueba completas y se indica claramente que están pendientes de validación. Las reglas confirmadas, los diagnósticos de fallos y la información de versión pueden seguir consolidándose en YouMind para facilitar el mantenimiento y la reutilización posteriores.
Información
- Versión
- v4
- Última actualización
- Créditos por ejecución
- Según el uso
- Modelos
- Automático
