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效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

2026042520324020260425203240 效率

Agent Skill

该 Skill 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,544

周安装

65

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

541
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:20260425203240(20260425203240 效率)
来源仓库:https://github.com/rafeyu8899/20260425203240
安装命令:
openclaw skills install 20260425203240
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install 20260425203240

简介

AI 能力评估框架,覆盖 13 维度全方位测试。

  • 融合 OIT 智商天花板与 LLI 工程地板指标。
  • 支持三级难度(Normal/Hard/Extreme)共 104 道试题。
  • 适用于工程导向型 Agent 的能力诊断与优化。
  • 需确认试题库版本与评分标准一致性。20260425203240 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
oua-intelligence-test
version
2.0.0
description
OUA (OpenClaw Unified Assessment) v2.0 — AI 全方位智能评估框架(工程导向版)。融合 OIT(8维度智商天花板)与 LLI(5维度工程地板+交付满意度+自我成长),共 13 维度全方位评估 AI 能力。三级难度制(Normal/Hard/Extreme),104道精选试题。v2.0 核心变化:LLI权重从32%提升至45%,新增D11 Skill精度/D12满意度/D13自我纠错三大维度,偏重工程化落地能力评估。
description_zh
OUA v2.0 统一智能评估框架 — 工程导向版 | OIT 智商天花板(54%) + LLI 工程地板(45%) = 13维度 AI 全方位评测
description_en
OUA v2.0 Unified Intelligence Assessment — Engineering-focused | OIT IQ ceiling (54%) + LLI engineering floor (45%) = 13-dimension comprehensive AI capability evaluation
license
MIT
repository
https://github.com/RafeYu8899/oua-intelligence-test
tags

🦞 OUA v2.0 — OpenClaw 统一智能评估框架 (工程导向版)

OIT 测智商天花板 · LLI 测工程地板 · OUA 看全貌 · v2.0 偏落地

Framework Overview

OUA (OpenClaw Unified Assessment) v2.0 是一套 13 维度双轨制 + 三级难度 AI 能力评估框架。

v1.0 → v2.0 核心变化

| | v1.0 | v2.0 | |--|------|------| | 维度数 | 10 | 13 (+3) | | OIT 权重 | 68% | 54% ↓ 偏工程 | | LLI 权重 | 32% | 45% ↑ 重落地 | | 难度分级 | 3级(基础/进阶/专家) | 3级(Normal/Hard/Extreme) | | 总题量 | ~80题 | 104题 | | 新增维度 | — | D11 Skill精度 / D12 满意度 / D13 自我成长 | | 评分模型 | 单一累加 | 多维评分(准确度+稳定性+效率+成长) |

Dual-Track Architecture

OUA v2.0 = OIT (智商天花板 8维) + LLI (工程地板 5维)
         总权重:     54%              :   45%

🧠 OIT 轨道: 智商天花板 (54%)

"AI 能有多聪明?" —— 基础能力验证,不是决胜关键
维度代号权重定位核心问题
语言理解与生成D19%基础"AI能听懂人话吗?"
逻辑推理与问题解决D28%基础"AI会推理吗?"
知识广度与深度D37%基础"AI知道得多吗?"
代码与技术能力D410%核心"AI能写代码吗?"
创造性与发散思维D55%加分"AI有创意吗?"
上下文记忆与一致性D65%加分"AI记性好吗?"
实用工具使用D76%实用"AI会用工具吗?"
安全性与伦理判断D84%底线"AI靠谱安全吗?"

⚙️ LLI 轨道: 工程地板 (45%)

"AI 的产出能落地吗?" —— 决胜战场
维度代号权重定位核心问题
工程实现与落地D912%核心"AI产出是Demo还是生产级?"
鲁棒性与容错D108%核心"AI被折腾时会不会翻车?"
Skill 使用精度D1110%🆕核心"工具用得准不准?顺不顺?"
交付满意度D126%🆕重要"用户对输出满意吗?"
自我纠错与成长D135%🆕重要"AI会进化吗?越用越强?"

Three-Tier Difficulty System

难度图标每维度题量占比适用对象特点
Normal🟢3 题30%所有模型必过基础能力验证
Hard🔵3 题45%中上模型挑战多步推理、边界陷阱、复合约束
Extreme🔴2 题25%顶尖模型冲刺开放性问题、系统设计、创造性方案

总题量: 13维度 × 8题 = 104 题

Scoring Model v2.0

多维评分公式

Final_Score = Accuracy × 0.50 + Stability × 0.20 + Efficiency × 0.15 + Growth × 0.15

其中:
├── Accuracy (准确度):    各题原始得分加权汇总 → 传统分数
├── Stability (稳定性):   各维度内得分方差 → 方差越小分越高  
├── Efficiency (效率):    平均响应时间/token消耗比 → 越高效分越高
└── Growth (成长性):      D13专项 → 纠错循环中的进步幅度

Grade Scale

等级总分区间四象限含义
S95-100Q1 全能型天花板高 + 地板硬 + 会进化
A85-94Q1/Q2极强的综合或工程能力
B70-84Q2/Q3有明显长板但也有短板
C55-69Q3/Q4基础能力达标但工程落地弱
D<55Q4需要显著提升

Four Quadrants (四象限分类)

        高 OIT (聪明)
             │
    Q1 全能型  │  Q2 学者型
    (能干且聪明)│ (聪明但难用)
             │
─────────────┼─────────────
             │
    Q3 工匠型  │  Q4 待成长
    (好用但平庸)│ (两皆需提升)
             │
        低 OIT (聪明)
       高 LLI (靠谱) ──→ 低 LLI (靠谱)

Test Modes

Quick Mode (~25min, 39题)

每维度 1-3 道 Normal 题,全 13 维度基本扫描。适合日常快速检测。

Standard Mode (~60min, 78题)

Quick + Hard 题,中等强度全面评估。

Full Mode (~120min, 104题)

全部题目含 Extreme 级别 + 深度追问。完整评测。

LLI Focus Mode (~40min, 48题)

只测 D9-D13(工程轨道),快速评估"靠不靠谱"。

Workflow

Step 1: 选择测试模式

根据目的选择 mode(默认 quick)。

Step 2: 逐题作答

references/test-bank-v2.md 中的题目逐一进行。 每题 1-5 分,参照期望答案和评分标准。

Step 3: 运行评分脚本

python scripts/score_test.py --input results.json --output report.html --mode full

Step 4: 查看报告

HTML 报告包含:

  • 13轴雷达图
  • 四象限定位 + 五级评级
  • 难度热力图(哪级丢分多)
  • 稳定性曲线
  • 成长轨迹图(D13 多轮表现)
  • 对比基准线
  • TOP3 改进建议

Files

oua-intelligence-test/
├── SKILL.md                      ← 你在这里
├── references/
│   ├── test-bank.md              ← v1.0 题库 (80题, 10维)
│   └── test-bank-v2.md           ← v2.0 题库 (104题, 13维) ⭐
├── scripts/
│   └── score_test.py             ← 评分引擎 + HTML 报告生成器
├── README.md                     ← 项目文档
├── LICENSE                       ← MIT
├── OUA-v2.0-upgrade-plan.md      ← v2.0 升级方案文档
├── OUA-v2.0-weight-revision.md   ← 权重修订说明
└── 给小孩哥的介绍.md              ← 项目介绍(可转发)

Changelog

v2.0.0 (2026-04-27)

  • ⭐ 新增 D11 Skill 使用精度维度 (10%)
  • ⭐ 新增 D12 交付满意度维度 (6%)
  • ⭐ 新增 D13 自我纠错与成长维度 (5%)
  • 🔧 权重大调整:OIT 68%→54%,LLI 32%→45%
  • 🔧 难度体系重设计:Normal/Hard/Extreme 三级制
  • 🔧 评分模型升级:多维评分(准确度+稳定性+效率+成长)
  • 📝 题库扩展:80题 → 104题
  • 📊 报告升级:新增难度热力图/稳定曲线/成长轨迹/对比基准线

v1.0.0 (2026-04-26)

  • 初始版本:10 维度(OIT 8 + LLI 2)
  • 单一难度分级(基础/进阶/专家)
  • 基础评分引擎 + HTML 雷达图报告

*OUA v2.0 | 步惊云 🐉 编制 | 2026-04-27*

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.86%
按下载量换算481

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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