Optimizador de Skill Darwin
Optimizador de Skill Darwin
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Descripción
Evalúa y optimiza de forma iterativa uno o más Skills utilizando puntuaciones ponderadas, comparaciones de pruebas y confirmación humana, ofreciendo un informe de mejoras transparente.
Recomendado por
Dancang
Por qué recomendamos esta habilidad
Evalúa rigurosamente los Skill con puntuaciones de ocho dimensiones, pruebas de control y evidencia rastreable, distinguiendo claramente entre pruebas reales y deducciones. Tras la autorización, optimiza por fases según las debilidades, manteniendo decisiones, límites de retroceso y divulgación de riesgos para evitar modificaciones no confirmadas y validaciones ficticias.
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InvestigaciónEvaluador de habilidades
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.
Analizador de Skills virales
Desglosa cualquier Skill a nivel de producto. Usa un marco de seis dimensiones —precisión del posicionamiento, estructura del producto, presentación, lógica de precios, ruta de iteración y lanzamiento promocional— para asignar una puntuación cuantitativa y ofrecer recomendaciones de mejora prácticas. Es ideal para quienes quieren aprender la lógica de diseño de un Skill viral, diagnosticar y optimizar su propio Skill, evaluar si vale la pena comprar un Skill o comparar competidores. No está pensado para tutoriales de uso de Skills, análisis de implementación técnica ni simples presentaciones de funciones. Se activa cuando el usuario dice «ayúdame a analizar o desglosar este Skill», «¿qué tal está este Skill?» o «ayúdame a ver qué puedo mejorar en mi Skill».
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.
Información
- Versión
- v2
- Última actualización
- Créditos por ejecución
- Según el uso
- Modelos
- Automático
