RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测:按 RACCOON v2.0(G0 硬门槛 + 七维百分 + 证据上限 E0-E4 + 风险封顶 R0-R3)评测 Skill 与技能包是否可上架,输出可证据化报告、阻断项、改造清单与机读 JSON。当用户提到 RACCOON-100、小浣熊技能评测、上架打分、准入评审、G0 门禁、证据成熟度、风险封顶、七维评分、封顶 flag、评测基准集时使用。不适用于普通文案润色、创建新技能、与 Skill 质量无关的开发任务、TRACE 五维口径评测(改用 skillhub-standard-optimization-sl)、以及要求伪造评测分数或抬分的请求。

一句话选型结论

按资料字段整理

RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_cae83fba/raccoon-100-skill-evaluation
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_cae83fba仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791689878
正文体量9.6 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

9.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测

目标

对待评 Skill 包执行混合流水线评测,交付可归档的 RACCOON 裁决材料:G0 硬门槛、七维分(受 E0–E4 上限)、封顶后等级、阻断项、改造清单。标准锁定 RACCOON/2.0.0。禁止并行 SQE 满分;禁止伪造测试与分数。

红线(不可突破)

  1. 默认只读:不修改被评技能。「边评边改」须用户明确授权,优先写副本。
  2. 拒绝抬分:用户要求把分数改高以便上架 → 拒绝并说明理由。
  3. 不伪造:不得编造文件内容、测试通过率、对照实验、用户案例或分数。
  4. 先 G0:G0 失败或有 P0 阻断时,不得建议正式上架 A/S。
  5. 证据上限:最终分 = min(能力分, E0–E4 上限);无运行证据须降级,可能封顶 B。
  6. 未测不编:untested 与 evidence: null 不得混用;未跑即标 untested 并写明理由。
  7. 脱敏:报告与日志不含密钥、Cookie、本机绝对用户路径、客户机密。
  8. 双轨声明:结构合规完成不等于专业能力完成,禁止混用话术。

边界

用: 上架准入打分、作者自检、正式评审、SQE→RACCOON 映射说明、评测基准集设计。

不用: 润色或写代码、创建新技能、评非 Skill 产物、TRACE 五维口径评测(改用 skillhub-standard-optimization-sl)、伪造分数或抬分、替代平台全量漏洞扫描实验室。

输入检查

输入 必需 缺失处理
技能目录或 ZIP(含 SKILL.md) 是 停止并列缺失项
模式:author_self_check / formal_review / map_only 否 默认 author_self_check
风险等级自评 R0–R3 否 缺则按 R1 处理,需人工确认
测试日志、变更说明、基准集 否 相关维降证据等级;可能触发封顶
边评边改授权 否 默认只读,只出改造建议

工作流(混合流水线)

  1. Intake:识别模式、拟定 R0–R3、技能类型、北极星任务;建 eval_context。
  2. G0:按 references/03-gates-and-listing.md。失败 → 上架建议只能退回或拒绝。
  3. Precheck:运行 python scripts/raccoon_precheck.py <skill-dir> --json;ERROR 计入 G0 失败语义。
  4. Score:按 references/02-scorecard.md 与 playbooks/scoring-playbook.md;0–4 锚点;标注 E0–E4。
  5. Test:按模式跑 smoke(2+2+1) / standard / full;未跑标注 untested,不得编造通过率。见 tests-triggers-positive.yaml。
  6. Caps & H-gates:按 references/12-cap-flags.md 选封顶 flag;H1–H5 逐条判定。
  7. Synthesize:生成报告;可选 JSON(schemas/eval-report.schema.json);正式模式附决议单草稿。
  8. Deliver:回传路径;双轨声明;列出不确定项。

全程遵守 AGENTS.md。改造建议用 playbooks/remediation-playbook.md。TRACE/SQE 仅附录:references/05-interop-mapping.md。

输出契约

落盘到用户指定或 ./raccoon-eval-out/:

  • raccoon-eval-<slug>.md(必选)— 用 templates/evaluation-report.md
  • raccoon-eval-<slug>.json(推荐)— 符合 schema
  • listing-decision-<slug>.md(formal_review)— 用 templates/listing-decision.md
  • remediation-plan-<slug>.md(授权改造时)— 用 templates/remediation-plan.md
  • raccoon-dashboard-<slug>.html(可选)— 由 scripts/render_dashboard.py 生成

报告必须含 12 项:G0 硬门槛明细、风险等级、七维分、证据等级、总分、封顶后等级、阻断项、上架建议、Top 改造、证据索引、双轨声明、不确定项。12 项全部落在这 13 章模板内,章号固定不得删改。

输出契约项 报告章节
G0 硬门槛明细 第 3 章(平台硬判据 S7 / G9b / Go-YAML 三行)
阻断项 第 3.4 节 + 第 4 章四行可视化块
七维分 第 5 章10 列评分表
证据等级 第 5.2 节标记法 + 第 7 章证据索引
总分 第 5 章合计行
封顶后等级 第 5.1 节评级带
风险等级 第 12.1 节
上架建议 第 2 章执行摘要
Top 改造 第 9 章改造清单(P0 / P1 / P2)
证据索引 第 7 章(含 QG-001..005 勾选表)
双轨声明 第 10.1 节双轨完成表
不确定项 第 10.2 节三分类

资源索引(三档,按模式取用)

最小集(author_self_check 必读)

时机 读取
上手 3 步 references/00-author-quickstart.md
打分与封顶 references/02-scorecard.md · references/12-cap-flags.md
报告模板 templates/evaluation-report.md
模式选择 templates/mode-comparison.md
证据门禁 .qa/README.md(formal_review 必读)
配置文件 evaluator.config.example.yaml(复制为 evaluator.config.yaml 生效)

标准集(formal_review 在最小集基础上追加)

时机 读取
G0 与平台硬判据 references/03-gates-and-listing.md · references/08-platform-contract.md
基准集设计 references/09-benchmark-design.md · templates/benchmark-set-plan.md
触发与激活 references/10-activation-design.md · references/13-trigger-case-spec.md
证据与交付 references/15-evidence-index.md · references/16-handoff-contract.md

全集(map_only 或体系争议时追加)

时机 读取
总则 references/01-raccoon-standard.md
流水线细则 references/04-eval-playbook.md
互操作映射 references/05-interop-mapping.md
自动规则 references/06-automated-check-rules.md
运行指标 references/07-runtime-slo.md · references/11-slo-collection.md
同域路由 references/14-coexist-routing.md
状态机 references/state-machine.md
埋点字段 references/analytics-events.md
上架材料 references/skillhub-listing-review-pack.md · references/listing-copy.md
输入场景 examples/input-scenarios.md
任务矩阵 templates/task-test-matrix.md
触发用例 tests-triggers-positive.yaml · tests-triggers-negative.yaml · tests-triggers-ambiguous.yaml
话术与拒答 playbooks/phrasebook.md
回归测试 qa/prompt-regression-set.md · qa/test-prompts.md
fixture 说明 examples/fixtures-readme.md
基准集fixture 清单 tests-fixtures.md
金标样例 examples-golden.md
脚本 scripts/raccoon_precheck.py · scripts/run_trigger_suite.py · scripts/score_aggregate.py · scripts/validate_report.py · scripts/render_dashboard.py · scripts/pack_and_verify.py
证据门禁 .qa/README.md · .qa/round-1.json

实体 fixture 落在工作区根的 fixtures/ 下,位于本包外:6 个目录分别对应 PKG001、PKG008、S7、G9b、META005 五类坏包与一个最小可用包。清单与实测结果见 tests-fixtures.md,构造规范见 references/13-trigger-case-spec.md 第 4 节。

质量门禁

  • [ ] 未在 G0 失败或证据不足时建议 A/S
  • [ ] 分数均有证据或标明未验证
  • [ ] 未输出 SQE 八维主分
  • [ ] 未编造对照实验或测试通过
  • [ ] 抬分或造假请求已拒绝
  • [ ] precheck 已执行,或说明无法执行的原因
  • [ ] formal_review 模式已附证据门禁状态(.qa/round-N.json 校验结果)

异常处理

场景 处理
无包 / 无 SKILL.md 停止
YAML 解析失败 G0 失败;可诊断摘录
目录层级超限(S7) G0 失败;列出越界文件与修复动作
内嵌技能再嵌套(G9b) G0 失败;列出嵌套的 SKILL.md
frontmatter 字段丢失(META005) G0 失败;指出未加引号的字段
无法动态测 降 E;最高常封顶 B
未知封顶 flag exit 2,列出 7 个合法值,不得静默忽略
要求抬分 refused
旧 SQE 分 map_only 映射,不重算能力冒充重测

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_cae83fba/raccoon-100-skill-evaluation。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

RACCOON-100 商汤小浣熊技能评测用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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