技能质量评估器

技能简介

skill-evaluator 用于在发布前对 Clawdbot 技能进行质量、可靠性和发布就绪度的综合评估。采用混合模式：自动化脚本执行结构检查，人工依据多框架量表（ISO 25010、OpenSSF、Shneiderman 及智能体专用启发式规则）对25项指标打分。

能做什么

• 自动检测文件结构、前置元数据、描述质量、脚本语法、依赖审计、凭据扫描、环境变量文档
• 依据8个类别25项指标进行人工评分（满分100）
• 生成结构化评估报告 EVAL.md，标注 P0/P1/P2 优先级问题
• 提供90–100分优秀、80–89分良好、70–79分可接受、60–69分需改进、<60分不宜发布的分级建议

使用说明

1. 安装依赖
   需 Python 3.6+，执行 pip install pyyaml 安装前置元数据解析库
2. 运行自动化检查
   python3 scripts/eval-skill.py /path/to/skill
   可选 --json 输出机器可读格式，或 --verbose 显示完整详情
3. 人工评估
   阅读技能 SKILL.md 与脚本代码，参照 references/rubric.md 对25项指标逐项打分（0–4分）
4. 撰写评估报告
   复制 assets/EVAL-TEMPLATE.md 至技能目录命名为 EVAL.md，填入自动化结果与人工评分

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 本工具仅覆盖基础安全检查（凭据、输入验证、数据安全），深度安全审计建议使用 SkillLens（npx skilllens scan <path>）
• 人工评分环节依赖评估者对 rubric.md 的理解一致性
• 自动化脚本不会执行技能代码，无法检测运行时行为风险

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/terwox/skill-evaluator/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库