- name
- six-dim-evaluator
- description
- L4 评估层 - 六维评估引擎。自动化执行六维评估（T/C/O/E/M/U），生成评估报告，提供改进建议。
- origin
- meta-skill
- version
- 0.1.0
- tags
- tools
- model
- sonnet
Six-Dim Evaluator - 六维评估器
版本: v0.1.0 定位: L4 评估层 - 六维评估引擎 状态: 🆕 新创建
📖 技能说明
Six-Dim Evaluator 是一款自动化六维评估工具，通过量化指标自动评估技能的 T/C/O/E/M/U 六个维度，生成详细评估报告，并提供改进建议。
核心价值:
- 自动化评估流程（0.1h/技能）
- 量化评分标准（100% 可验证）
- 改进建议生成（AI 驱动）
- 趋势分析预测（基于历史数据）
🎯 使用场景
| 场景类型 | 示例问题 |
|---|---|
| 技能评估 | 「请评估 first-principle-analyzer 的六维得分」 |
| 版本对比 | 「对比 v0.1.0 和 v0.2.0 的六维变化」 |
| 改进建议 | 「如何提升 skill-composer-pro 的 M 维度？」 |
| 趋势分析 | 「分析 skill-health-monitor 的评分趋势」 |
🚀 使用方法
方式 1：单技能评估
请评估以下技能：
技能：skill-composer-pro
版本：0.1.0方式 2：批量评估
请批量评估以下技能：
技能列表：skill-1, skill-2, skill-3方式 3：版本对比
请对比以下版本：
技能：skill-discoverer-pro
版本 1：0.1.0
版本 2：0.2.0方式 4：改进建议
请提供改进建议：
技能：first-principle-analyzer
目标维度：M（商业化）
目标分数：0.80📋 核心功能
1. 自动化评估
评估流程:
1. 数据整理
├─ 运行 Jest 测试（T 维度）
├─ 分析代码质量（T 维度）
├─ 检查文档完整度（U 维度）
├─ 查询 ClawHub API（M 维度）
└─ 分析使用日志（E 维度）
2. 评分计算
├─ 子维度评分（24 项）
├─ 维度评分（6 项）
└─ 综合评分（加权平均）
3. 报告生成
├─ Markdown 报告
├─ JSON 数据
└─ 可视化图表2. 版本对比
对比维度:
- 六维得分变化
- 子维度变化
- 排名变化
- 改进/退化项
3. 改进建议生成
建议类型:
- T 维度：测试覆盖提升、代码质量优化
- C 维度：实战案例添加、思维框架完善
- O 维度：API 优化、技能协作示例
- E 维度：反馈收集、版本历史
- M 维度：ClawHub 上架、用户反馈
- U 维度：FAQ 完善、快速开始指南
4. 趋势分析
分析内容:
- 历史评分趋势（折线图）
- 预测未来评分（线性回归）
- 异常检测（Z-Score）
- 告警通知（评分异常）
📊 六维评估
| 维度 | 目标 | 证据 | 改进方向 |
|---|---|---|---|
| T（技术深度） | 0.80 | 评估算法 + 自动化 | 持续优化算法 |
| C（认知增强） | 0.75 | 评估框架文档 | 增加案例 |
| O（编排能力） | 0.85 | 与其他技能集成 | 生态协同 |
| E（进化能力） | 0.75 | 评估反馈收集 | 自动优化 |
| M（商业化） | 0.70 | 评估即服务 | 用户增长 |
| U（用户体验） | 0.75 | 评估报告可视化 | 交互增强 |
| 平均 | 0.77 | - | A 级 |
🔗 相关技能
- skill-health-monitor - 被评估技能
- skill-evolver - 评估结果用于进化
- meta-skill-weaver - 评估流程编排
📝 版本历史
v0.1.0 (2026-04-07) - 初始版本
- 自动化评估功能
- 版本对比功能
- 改进建议生成
- 趋势分析功能
💡 使用技巧
技巧 1：评估前准备
确保技能有以下材料：
- 完整源代码
- 测试覆盖率报告
- 文档（README + FAQ）
- ClawHub 上架信息
技巧 2：解读评估报告
关注关键指标：
- 综合评分（是否达标）
- 短板维度（需要改进）
- 改进建议（可执行性）
技巧 3：持续追踪
定期评估（建议每周）：
- 追踪评分趋势
- 验证改进效果
- 调整改进策略
🐛 已知局限
- 评估准确性 - 依赖数据质量，需人工审核
- 技能覆盖 - 仅支持已注册技能
- M 维度评估 - 依赖 ClawHub API 稳定性
❓ FAQ
Q1: 评估需要多长时间？
A: 单个技能约 5-10 分钟（自动化），批量评估约 30 分钟。
Q2: 评估结果准确吗？
A: 自动化评估准确率约 85%，建议人工审核关键评分。
Q3: 如何申诉评估结果？
A: 可通过 feedback-collector 提交申诉，评估委员会 7 天内复审。
Q4: 评估数据会保存吗？
A: 是的，评估数据会保存到评估数据库，用于趋势分析。
📁 项目结构
six-dim-evaluator/
├── SKILL.md # 技能定义
├── README.md # 本文档
├── package.json # 项目配置
├── src/
│ ├── index.js # 主入口
│ ├── evaluate.js # 评估引擎
│ ├── compare.js # 版本对比
│ ├── suggest.js # 建议生成
│ └── trend.js # 趋势分析
├── tests/
│ └── evaluate.test.js # 评估测试
└── examples/
└── reports.md # 评估报告示例📞 支持
- 📧 support@cloud-shrimp.com
- 💬 微信：CloudShrimpSupport
- 📚 文档：https://docs.cloud-shrimp.com/six-dim-evaluator
创建时间: 2026-04-07 最新版本: v0.1.0 ClawHub 上架: 待上架 维护者: 王的奴隶 · 严谨专业版 许可证: MIT
💰 购买与授权
个人版: $79.9（永久使用 + 1 年更新） 商业版: $299.9（商业用途 + 优先支持） 企业版: $799.9（定制部署 + 培训）
购买方式: 访问 ClawHub 技能页面
☕ 支持作者
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