Darwin Skill 优化器
Darwin Skill 优化器
展示内容
描述
评估并迭代优化一个或多个 Skill，结合加权评分、测试对比与人工确认，提供透明的改进报告。
推荐自
Dancang
为什么我们推荐这个技能
以八维评分、对照测试和可追溯证据严谨评估 Skill，明确区分实测与推演。获授权后按短板逐轮优化，保留决策、回退边界与风险披露，避免未经确认的修改和虚构验证。
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研究技能评委 · Skill Judge
输入待评测的 AI 技能名称、链接或指令，以真实使用场景开展有证据的质量初筛。保留六题快测（正面4＋负面1＋模糊1），分开验证自动选用与明确调用后的执行；手动调用成功不算自动触发成功。采用五维直接计分：触发30／执行25／成本15／稳健边界15／安全15；区分本次实测、历史运行佐证、静态检查和未验证，关键证据不全时不出综合分或星级。安全按数据访问、外发和操作授权判断，不以作者身份背书；严重越权阻止推荐。输出结论先行的一页纸报告，展示已测范围、未验证项与优先改进建议，并自动建档。说「深评」可增加独立重复测试与来源核查，执行前明确预算。本技能仅评估和建议，不自动修改被评技能。适合自制技能质检、已装技能复检及市场技能装前筛选；六题结果不代表全面认证。
爆款 Skill 六维度拆解器
对任意 Skill 进行产品级深度拆解。用六维度框架（定位精准度、产品结构、包装呈现、定价逻辑、迭代路径、推广冷启动）量化评分并给出可操作的改进建议。适用于：想学习爆款 Skill 设计逻辑、诊断优化自己的 Skill、判断一个 Skill 值不值得买、做竞品横向对比。不适用于：Skill 使用教程、技术实现分析、简单功能介绍。当用户说"帮我分析/拆解这个 Skill""这个 Skill 怎么样""帮我看看我的 Skill 哪里能改"时触发。
Skill质量检测官（PDCA-QMS）
用管理学质量管理体系检测 Skill，而不是一张拍脑袋的清单。 基于六西格玛 CTQ/FMEA/DPMO × TQM × 戴明 PDSA 循环，通过 Plan-Do-Check-Act 四阶段给出：带 Sigma 水平的质量评分卡、按 RPN 排序的缺陷优先级表、挖到指令设计层的根因分析，以及用防错法（Poka-Yoke）修复后的 Skill 全文。修复者与验收者强制分离，分数只升不降。 v2.0 新增： ①量化契约——结构单元计数口径封闭枚举（只取阶段一级）、K 值梯度反刷分锁、Sigma 查表 log 轴插值、全待补零态防除零兜底，让分数可复算、不失真； ②质量等级 × 处置路径双轴门禁，消除「不合格却建议发布」的标签矛盾； ③诊断模式——说「只出报告」「先别改」即跑完 P-D-C 后停在 Check，不改你的稿； ④输出契约——合格点折叠、证据限长 50 字、阶段字数上限、数值必须给计算过程。何时用：评估某个 Skill 好不好、诊断它为什么产出不稳定、系统性优化一个已有 Skill、多个 Skill 横向对标、Skill 草稿的发布前质检、只想要一份诊断报告而不想被改稿。 触发词：检测skill质量、skill质检、质量审计、给skill打分、PDCA优化skill、skill体检、评估这个skill、skill缺陷分析、只诊断不修、skill发布前质检、skill横向对标。
信息
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