Avaliador de Skills
Ajuda para quem não sabe avaliar Skills
Avaliador de Skills
Ajuda para quem não sabe avaliar Skills
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Descrição
Insira o nome, o link ou as instruções da Skill de IA a ser avaliada para realizar uma triagem de qualidade baseada em evidências e em cenários reais de uso. Mantém um teste rápido de seis perguntas (4 positivas, 1 negativa e 1 ambígua) e verifica separadamente a seleção automática e a execução após uma chamada explícita; uma chamada manual bem-sucedida não conta como acionamento automático bem-sucedido. Usa uma pontuação direta em cinco dimensões: acionamento 30／execução 25／custo 15／robustez e limites 15／segurança 15. Distingue testes realizados nesta avaliação, evidências de execuções anteriores, verificações estáticas e itens não verificados. Quando faltarem evidências essenciais, não apresenta uma pontuação geral nem classificação por estrelas. A segurança é avaliada com base no acesso a dados, no envio de dados para fora e na autorização para executar operações, sem usar a identidade do autor como endosso; violações graves de permissões impedem a recomendação. O resultado é um relatório de uma página com a conclusão em primeiro lugar, mostrando o escopo testado, os itens não verificados e as principais sugestões de melhoria, além de criar um registro automaticamente. Diga «深评» para adicionar testes independentes repetidos e verificação das fontes; o orçamento é esclarecido antes da execução. Esta Skill apenas avalia e recomenda, sem modificar automaticamente a Skill avaliada. É indicada para controle de qualidade de Skills próprias, reavaliação de Skills já instaladas e triagem de Skills do marketplace antes da instalação; o resultado das seis perguntas não representa uma certificação completa.
Recomendado por
Shuting@YouMind
Por que recomendamos esta habilidade
Um framework de avaliação baseado em evidências, que separa seleção automática de execução explícita e inclui cenários positivos, limites, negativos e informações ausentes.
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Apoio à avaliação de projetos
Assistente especializado na avaliação de projetos de pesquisa institucionais de universidades. O usuário fornece os materiais de N projetos de uma determinada categoria (cada projeto contém três tipos de arquivo: proposta, formulário resumido de verificação formal／formulário de verificação intermediária e materiais comprobatórios; os nomes dos arquivos podem estar fora de ordem, ter sido enviados incorretamente ou renomeados, e os formatos podem ser docx／xlsx／pdf／imagens; os comprovantes podem estar reunidos em um único arquivo ou distribuídos em vários). Este Skill executa, na sequência: ① alinhamento dos pontos de referência do conteúdo — extrai dos documentos o nome do projeto／centro, responsável, faculdade de vínculo e período, associa corretamente os três documentos e sinaliza itens que exigem verificação quando o nome do arquivo não corresponde ao conteúdo; ② normalização dos comprovantes — sejam agrupados ou avulsos, divide-os em “itens de evidência atômicos” e cria, para cada um, um registro com código e status (completo／a verificar／ausente／duvidoso), evitando avaliar a consistência dos comprovantes pela quantidade de arquivos; ③ auditoria tridimensional item a item — avalia a correspondência, a autenticidade e a suficiência de cada evidência, conferindo-as com os compromissos da proposta e os resultados declarados no formulário de verificação intermediária; ④ pontuação em duas trilhas e classificação comparativa — os cinco itens ponderados do Anexo 2 formam o critério de apresentação, enquanto as cinco dimensões da verificação intermediária formam o critério de referência; os dois conjuntos permanecem independentes e não são combinados, e todos os projetos são classificados e distribuídos em faixas; ⑤ entrega um documento estruturado de trabalho da avaliação, com “pontuação + parecer” pronto para colar no formulário oficial, além de poder gerar, quando necessário, uma página interativa de pontuação. Por padrão, adota os critérios vigentes da Huali; os indicadores, pesos e materiais de referência podem ser confirmados, alterados na conversa ou substituídos por arquivos enviados pelo usuário antes do início. Há dois pontos de confirmação (primeiro o alinhamento e o registro, depois a pontuação e a classificação); quando os materiais não puderem ser identificados, o usuário será orientado a confirmá-los. Para projetos de encerramento, há ainda duas regras obrigatórias: a correspondência entre os resultados esperados da proposta e os resultados comprovados deve ser verificada obrigatoriamente; se os comprovantes não incluírem os resultados esperados listados na proposta, o projeto será reprovado automaticamente; além disso, os problemas do modelo distinguem “uso total do modelo incorreto” (reprovado) de “inconsistência parcial de formatação” (pequena dedução de pontos).
Inspetor de Skill (PDCA-QMS)
Use um sistema de gestão da qualidade empresarial para inspecionar Skills, não uma lista superficial. Baseado em Seis Sigma (CTQ/FMEA/DPMO) × TQM × Ciclo PDSA de Deming, através das quatro fases Plan-Do-Check-Act, fornece: cartão de pontuação de qualidade com nível Sigma, tabela de prioridade de defeitos ordenada por RPN, análise de causa raiz que investiga a camada de design de instruções, e o texto completo do Skill corrigido com Poka-Yoke. O revisor e o aprovador são obrigatoriamente separados, e as pontuações só podem subir. v2.0 novidades: ① Contrato quantitativo — enumeração fechada da contagem de unidades estruturais (apenas nível de fase), bloqueio de pontuação reversa por gradiente de valor K, interpolação logarítmica da tabela Sigma, proteção contra divisão por zero com estado de preenchimento zero, tornando as pontuações replicáveis e sem distorção; ② Portão de dois eixos de nível de qualidade × caminho de tratamento, eliminando a contradição de rótulos 'não conforme mas sugerir publicação'; ③ Modo de diagnóstico — diga 'apenas relatório' ou 'não altere ainda' e execute P-D-C parando em Check, sem modificar seu texto; ④ Contrato de saída — pontos de aprovação recolhidos, evidências limitadas a 50 caracteres, limite de caracteres por fase, valores devem incluir o processo de cálculo. Quando usar: avaliar se um Skill é bom, diagnosticar por que sua saída é instável, otimizar sistematicamente um Skill existente, comparar horizontalmente vários Skills, verificação de qualidade pré-publicação de rascunhos de Skill, ou quando se deseja apenas um relatório de diagnóstico sem alterar o texto. Palavras-chave: detectar qualidade do Skill, auditoria de Skill, auditoria de qualidade, pontuar Skill, otimizar Skill com PDCA, check-up de Skill, avaliar este Skill, análise de defeitos do Skill, apenas diagnóstico sem correção, auditoria pré-publicação de Skill, comparação horizontal de Skill.
Mestre da Geração de Imagens
Se você quer extrair padrões de imagens de referência e criar diretamente no YouMind uma Skill de geração de imagens pronta para produção, esta é uma solução de nível mestre. Criar uma nova Skill custa cerca de 300 pontos; depois, você poderá produzir Skills de geração de imagens e não precisará mais instalar Skills que custam facilmente milhares de pontos. Basta ter uma imagem de referência e colocar a mão na massa! Testado pessoalmente; consulte os exemplos de tarefas para mais detalhes. Transforme os mecanismos visuais de uma imagem de referência em uma Skill de geração de imagens reutilizável e testável. O elemento principal pode variar, enquanto as relações de composição, a lógica espacial, a representação dos materiais e a hierarquia visual são preservadas, em vez de simplesmente copiar a imagem original. É ideal para criadores e equipes que precisam estabelecer um estilo visual consistente, reutilizar padrões de design ou avaliar Skills de geração existentes. Você pode usá-la para compilar padrões visuais, testar Skills existentes, calibrar com base em feedback, executar regressões históricas e publicar versões. Ela define claramente o escopo de aplicação, os invariáveis, as variáveis ajustáveis, as regras de adaptação e os modos de falha comuns. Também diferencia uma “imagem de boa qualidade” de uma imagem que realmente preserva o mecanismo visual, ajudando a identificar por que o resultado gerado se desviou do padrão. Ao final, você pode obter especificações visuais estruturadas, uma Skill independente, um plano de testes ou relatório de auditoria, além de patches de calibração, resultados de regressão e registros de publicação. Quando a geração de imagens ou a verificação visual não estiver disponível, os prompts de teste completos serão preservados e o status pendente de validação será indicado. Depois de confirmadas, as regras, os diagnósticos de falhas e as informações de versão podem continuar sendo armazenados no YouMind, facilitando a manutenção e a reutilização futuras.
Informações
- Versão
- v4
- Última atualização
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