做一个 AI Skill,或判断它好不好用 一套五步法,事前帮你给设计方向,事后帮你查好坏——决定能不能放心用、要不要先修、还是干脆别要。 用 R-V-C-E 心智模型为 AI skill 给方向、做审查、做优化(风险 Risk → 价值 Value → 工艺 Craft → 证据 Evidence)。 两种模式: (A) 设计模式——用户想新建一个 skill、问"这个 skill 该怎么设计/怎么做/做成什么样"时, 像产品经理一样用 R-V-C-E 反向给设计方向(风险预判、该不
Skill 教练 · Skill Coach(R-V-C-E)是一项面向实际任务的技能,主要用于既在你 做 skill 时给设计方向 (赛前指导),也在 skill 做好后帮你查好坏 (赛后复盘)——像教练一样;⚠️ v0.1 实验版 :判据已过 9 个真实 skill + eval 闭环验证(方向可信);
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
既在你做 skill 时给设计方向(赛前指导),也在 skill 做好后帮你查好坏(赛后复盘)——像教练一样。
⚠️ v0.1 实验版:判据已过 9 个真实 skill + eval 闭环验证(方向可信), 但判据的"权重/分数线"仍在迭代,未跑够约 20 个样本。评分是参考,不是定论。 完整背景见
~/Desktop/Skill教程/R-V-C-E-v2.4.md。
判据是同一套 R-V-C-E——评审是正读(拿判据当评分卡),设计是反读(拿判据当设计提问清单)。
grill 理清需求(grill 负责"想清楚要什么",本技能负责"翻译成 skill 怎么落地")。需求清楚了再往下。trigger_eval.py 跑标注样例)。设计模式给的是方向和草案,不强制输出检查表(那是评审模式的铁律)。
评审模式铁律:审查完一个 skill,必须输出第 7 节那张填好的检查表。没有表 = 没审查。
默认 L0,逐条扫,命中即加:
□ 碰钱/权限/合规/税务/主数据/生产系统 → 直接 L2 起跳 □ 写【业务数据/代码/配置】(非笔记类md/草稿) → +1 档 □ 错了之后用户难以自己发现错了 → +1 档 □ 输出会进下游系统 / 被别人二次使用 → +1 档 □ 多人 / 跨团队共用 → +1 档
落在命中后的最高档。L0 文案/PPT|L1 代码/数据/报告|L2 财务/权限/合规/流程|L3 医疗/法律/付款/生产。
L3 闸门(独立于判据数量):L3 = 不可逆自动执行 且 无人工拦截点。建议性 + 有人复核 → 高危叠再多也封顶 L2。
R 不打分,它决定每项的及格线。R≥L2 → 走深度版(判据全跑 + 邻居扫描)。
→ 价值不明 / 高度重叠 → Drop,不往下走。
先定类型:知识型(狠拆 references)|访谈型(核心指令一口气读完)|指挥官型(工具箱内联)|路由/编排型(看分诊准不准、覆盖全不全)。判据:执行时就近用→内联;偶尔查→下沉。
该触发 / 不该触发 / 该拆解分诊(复合任务别独吞)。
按"就近用/偶尔查"评。字面超胖 ≠ 失分(指挥官型工具箱内联是特性)。
过程承诺:"我会先检索" —— 看不出做没做 → 上限 2 分 输出契约:"每条答案必带【来源】标记,缺则违规" → 可达 3.5 分(无需 runtime) 真机制: 脚本/工具/runtime 强制 → 可达 5 分
提确定性的通用手法 = 把过程承诺改写成输出契约。 ⚠️ 评 Determinism 必须逐个读正文找有没有"强制引用/必带标记/自检退回",禁止凭 skill 类型批量推断(曾因此误判多个 skill)。一段话可能过程承诺+输出契约混合,按最强的可验证条款给分。
自测线(个人可达):E0 手感 → E1 人工样例 → E2 自动跑标注样例(必含对抗+边界样例) 真实线(团队阶段):E3 真实使用样例 → E4 持续监控
~/Desktop/Skill教程/eval-原型/trigger_eval.py),别凭手感断言。Pass 能用 / 能发 Fix-first 有明确 must-fix,修完再用 Drop 不该存在 / 该并掉
护栏(任一命中即定档):
R≥L2 且 Evidence=E0 → 不能 Pass R≥L2 且 Determinism≤2 → Fix-first R≥L2 且 Trigger≤3(无 should-NOT) → Fix-first(补边界) 无运维表 / V 折旧填"未知" → Fix-first(建表) Value 不明 / 高度重叠 → Drop
## R-V-C-E 自检:- 类型:知识型 / 访谈型 / 指挥官型 / 路由编排型 - R 风险:L0 / L1 / L2 / L3(命中哪几条判据:___) - V 价值:解决什么真问题 ___|比基座强在 ___|撞车吗 ___|久未维护? ___ - C 工艺: - Trigger ___/5(该触发例 ___|不该触发边界 ___|有无复合任务该拆解 ___|name 合法唯一? ___) - Layering ___/5(该内联/下沉判断 ___) - Determinism ___/5(读了正文:关键承诺是 过程承诺/输出契约/真机制?___) - E 证据:当前 E0–E4 ___(还在靠手感的部分 ___|触发跑 eval 了吗 ___) - 决策:Pass / Fix-first / Drop(触发了哪条护栏:___) - Must fix(改完才能用):1.___ 2.___ - 需人确认(我判不了的内容质量 / 领域真相):___
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