SkillHub上架评测

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

按 SkillHub TRACE 框架(Trust / Reliability / Adaptability / Convention / Effectiveness, 5 维 15 子项)对 Agent Skill 做上架前质量评测,输出五维得分、阻断项与分优先级优化方案。 当用户说「TRACE 评测」「上架前评 skill」「skill 质量打分」「五维度评测」「评一下这个技能包」 「上架 SkillHub 前检查」「出 skill 优化方案」时使用。

一句话选型结论

按资料字段整理

SkillHub上架评测是研究检索类的 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。

分类研究检索 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_0dea6a1d/trace-skill-evaluator
  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

研究检索
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_0dea6a1d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 1791736416
正文体量6.2 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
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

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

  • 需要在研究检索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
SkillHub上架评测当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

6.2 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

TRACE Skill 上架前评测

按 SkillHub TRACE 评测体系 对目标 Skill 做静态审计 + 可选运行时抽检,产出上架决策与优化 backlog。

> 命名澄清:本 skill 的 TRACE = T/R/A/C/E 质量框架,不是 OpenTelemetry / Jaeger 链路 trace。

> 调用方式:disable-model-invocation: true,须用户 @trace-skill-evaluator 或等价显式点名加载,不会从泛对话自动触发。

何时使用

用户意图 动作
上架 SkillHub 前门禁 完整 TRACE 评测 + 阻断项检查 + lint-skill-package.mjs
已有 skill 改版后回归 读上次报告,填「改版回归 diff」节(见 report-template)
仅关心安全能否过审 只跑 T(Trust) + references/security-checklist.md
仅关心 Agent 能否稳定触发 重点 A + C,辅以 description 覆盖率

不替代:平台科恩/玄武自动化安全扫描的最终结论。

输入

向用户确认或从上下文推断:

  1. Skill 根目录(含 SKILL.md 的文件夹)
  2. 目标平台:SkillHub 公网 / 内网渠道 / 仅团队自用(影响 T 的「国内可用」权重)
  3. 评测深度:
    - quick:只读 SKILL.md + description + 目录清单 + quick-checklist(默认)
    - standard:+ 脚本/引用抽样 + lint + 触发探测 + E3 轻量对照
    - full:+ 业务任务 no-skill 双跑对照(见 rubric E3)

执行流程

Step 0:收集物料

读取并列出:

  • SKILL.md(frontmatter:name、description、disable-model-invocation 等)
  • 同级 references/、scripts/、templates/ 及 SKILL 内链接到的文件
  • 包级配置(package.json 等,若有)

建立文件清单表(路径、用途、是否被 SKILL 显式引用)。

机械门禁(推荐,不替代人工 TRACE):

node scripts/lint-skill-package.mjs <目标-skill-根目录>

评测本 skill 自身时,工作目录为 trace-skill-evaluator/ 根目录执行上述命令。

Step 1:T — Trust(红线优先)

按 security-checklist.md 逐项检查(勿自动 fetch 外链)。

阻断规则:任一项命中「红线」→ 总体结论 不可上架,其余维度仅作参考;优化方案须先消红线。

Step 2:R / A / C / E 子项打分

  1. quick 深度:先填 quick-checklist.md 15 项 Y/N
  2. 加载 rubric.md,对每个子项:
    - 记录证据(文件路径 + 原文摘录或试跑结果)
    - 打分 0–5
    - 若 < 3,写入优化项(含建议改法,可落到具体文件)

维度分 = 该维 3 个子项的算术平均(保留 1 位小数)。

Step 3:运行时验证(standard / full)

验证类型 深度 做法 维度
lint standard+ node scripts/lint-skill-package.mjs &lt;dir&gt; R、C
触发探测 standard+ 3 条 prompt:应触发 / 不应触发 / 易混淆 A
脚本试跑 standard+ 目标 skill 的 scripts/ dry-run 或 --help R、T
轻量对照 standard+ 同任务对比有/无本 skill 的报告是否满足 rubric E3 三 checklist E
业务双跑 full 同一业务任务 no-skill vs with-skill,比步数与交付质量 E

无法实跑时标注 「未验证」;未做任一对照时 E3 最高 3 分。

Step 4:生成报告与优化方案

严格按 report-template.md 输出;格式参考 example-report.md。

改版回归:若存在上次报告,必须填写模板中「改版回归 diff」表。

优化方案排序:

  1. P0 — T 红线 / 会导致上架驳回或安全事故
  2. P1 — 任一分项 < 3 或维度分 < 3.5
  3. P2 — 3~4 分,改动能明显提升执行成功率或过审率
  4. P3 — polish,可上架后迭代

每条优化项格式:

- [P?] {维度}-{子项缩写} | 现状 | 建议 | 预期提升 | 涉及文件

Step 5:上架结论

条件 结论
T 红线 ❌ 不可上架
任一分项 < 2 ❌ 不可上架
维度均 ≥ 3 且综合 ≥ 3.5 ⚠️ 有条件上架(列出 P1)
全维 ≥ 3.5 且 T ≥ 4 ✅ 建议上架
全维 ≥ 4 且 E ≥ 4 ✅ 优质,可冲精选

综合分 = 五维加权:T 30% + E 25% + A 20% + R 15% + C 10%(T/E 加重,与上架决策一致)。

交付物

  1. TRACE评测报告-{skill-name}-{YYYY-MM-DD}.md(默认写在 skill 根目录或用户指定路径)
  2. 优化 backlog(报告内「优化方案」章节;改版时含 diff 表)
  3. 口头摘要:综合分、是否可上架、Top 3 必改项

参考

文档 内容
references/rubric.md 5 维 15 子项评分标准
references/quick-checklist.md quick 深度 Y/N 清单
references/security-checklist.md T 维安全与合规
references/report-template.md 报告与回归 diff 模板
references/example-report.md 节选示例报告
scripts/lint-skill-package.mjs 机械门禁脚本
SkillHub TRACE 教程 平台官方说明
TRACE 评测体系详解 维度解读

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
SkillHub上架评测怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_0dea6a1d/trace-skill-evaluator。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

SkillHub上架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。

SkillHub上架评测权限高吗,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。

SkillHub上架评测收费吗?

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。

SkillHub上架评测用什么许可证?

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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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。