shenlunpro

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

shenlun

一句话选型结论

按资料字段整理

shenlunpro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_246a09af/zzsshenlun
  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_246a09af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 1791634896
正文体量11.6 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
shenlunpro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

11.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

申论复盘一体版 Skill(云端 CLI 版,源自 v1.3.3)

评分内核与插件版完全一致:同一套 review_engine.py、同一套评分协议、同一套方法卡。
唯一区别是调用路由:插件版经 MCP 工具进入,本版经 scripts/run_cli.py 进入,
因此不依赖 MCP、不依赖特定操作系统,在云端沙箱同样可用。

第一铁律:完整正文直发

题干和对应材料足以处理时,最终消息必须直接发送完整正文,不得用摘要、速览、文件卡片或路径代替。无作答做解析,有作答做批改;有参考答案先校准,无参考答案独立建池。仅题干或材料确实缺失时列出缺项,不得虚构。

聊天框唯一交付;校验后只发 approved_text,不追加日志或解释。文件不能替代正文。

先判断任务

普通批改首步策略(正确率优先)

如果同一消息已含完整题干、材料和作答,先读 references/contracts/grade-once-runtime.md 走短路径。入口报结构性错误时,可受控读取一次相关契约、Schema 或源码;不得改写题干、材料、作答、点池、点值或分数,也不得无限调试。字段错误只统一修正一次。

  • 有完整题干、对应材料和考生作答:走批改,只读 references/contracts/grade-once-runtime.md。
  • 只有题干和材料:走解析,只读 references/contracts/analyze-once-runtime.md;不评分。
  • 只有材料、材料摘要、主题梳理,或正文明确写着“等待/尚未提供题干”:不得把材料里的“概括、分析、建议”等词误认成题目;只确认已收到材料并等待真实题干。
  • 用户发整卷/PDF/长文档但没指定题目:只完成题号、材料、作答和参考答案的定位,列出可处理题目;不自动整卷解析。
  • 用户明确要求工程审计、完整字段、调试或回归测试:才读 references/contracts/grade-once.md、Schema 或源码。
  • 二稿对比、学情追踪、状态导出按对应合同执行;普通批改默认不写回。

调用路由(本版核心变更)

路由选择

  1. 若当前会话可见 shenlun_grade_once / shenlun_validate_user_output 工具(用户本机安装了申论插件),
    优先走 MCP,与插件版完全一致:对象直接作工具参数,由工具序列化。
  2. 其余情况(云端沙箱、纯 CLI 宿主、MCP 未启用)一律走 CLI,通过 scripts/run_cli.py 进入同一套引擎。
    严禁因为 MCP 不可见就停止评分、降级为目测打分或手工评分。

两条路由产出的回执字段、档位、区间、置信度和审计完全等价。

CLI 路由的执行规范

一次批改只做:

  1. 内部一次建立“题干责任→材料点池→考生证据”映射。
    小题提交 holistic_review,应用文提交 application_review,大作文提交 essay_review;其余确定性字段由入口编译。
  2. 用文件写入工具(不是 shell)把本次完整输入对象写成一个 JSON 文件,
    路径为系统临时目录下的 shenlun-payload-<本轮唯一标识>.json
    (Linux/macOS 用 /tmp,Windows 用 %TEMP%)。
  3. 一次调用:

python3 <skill_dir>/scripts/run_cli.py grade-once --payload-file <上一步的 payload 路径>

Windows 上 python3 可能不存在,改用 python 或宿主给出的 Python 绝对路径。
4. 用同一回执成稿;评分成功即冻结,不得重建点池、重评;校验只改正文。
5. 一次调用 python3 <skill_dir>/scripts/run_cli.py validate-user-output --payload-file <校验载荷路径>,
提交正文和原样上下文,只发 approved_text。

CLI 路由的硬性边界

  • 自然语言内容只能落在文件内容里。禁止 python3 - <<'PY'、python -c、
    临时代码拼 JSON、shell 重定向拼输入、以及把题干或作答写进命令行参数。
  • 只允许上述白名单子命令:grade-once、validate-user-output、analyze-once、finalize-analysis。
    不得直接调用 review_engine.py 或 safe_review_runner.py 绕过入口。
  • 入口自带与原 MCP 层一致的保护:8 MiB 载荷上限、60 秒超时、同题指纹缓存
    (相同题干+材料+作答+参考答案复用首次回执,防止悄悄重建点池重复评分)。
  • 首次失败只改错误列表所指路径,统一修正后重试一次;不得改其他已通过字段。
    第二次失败或同错再现立即停止。
  • 普通运行不展示路由、ID、JSON、门禁、耗时或日志。

证据:连续原文分作数组元素,元素独立、无顺序要求;省略号只用于原文省略中段,片段须保持原序。

不主动读取源码、Schema、命令帮助、枚举目录、单独查方法卡或字数命令。

普通解析执行锁

题干和材料齐备、无考生作答时,只执行:

  1. 把输入写成临时 JSON 文件,调用一次

python3 <skill_dir>/scripts/run_cli.py analyze-once --payload-file <payload 路径> --output <临时回执路径>

回执路径用系统临时目录下的 shenlun-analysis-receipt-<本轮唯一标识>.json。
这是普通解析唯一允许的临时文件,只保存结构化回执,不保存题干、材料副本或正文。
2. 依据回执的题型分支、参考答案状态和中文方法步骤,一次完成题干拆解、材料找点、压缩组织和示范答案。
3. 调用一次 finalize-analysis,只传 receipt_path、完整 text,以及无参考答案时的 reference_answer_text。入口自动读取原始回执中的校验上下文并在成功后删除回执。
4. 只发送 approved_text。

正文变更须复校;字数只用最终值。

解析不得读源码、Schema、命令帮助或单独查字数契约,不得创建回执以外的输入/输出临时文件、辅助脚本或日志。取得回执后绝不再次调用 analyze-once,不得手工重建、裁剪 output_validation_context。第一次最终校验失败时,保留同一回执并一次性修正完整错误列表;重试成功后自动删除,再失败即停止。

analyze-once 回执会直接给出 generated_answer_policy 和 validation_payload_requirements。reference_available=false 时允许生成示范答案;有参考答案时不重复。finalize-analysis 原样复用这些字段,不为确认规则读取源码。

容错与严格边界

可自动归一化

只处理不改变评分语义的输入摩擦:标点、引号、空白、换行、Markdown 外壳、已知字段别名、缺省参考答案元数据,以及能逐片回到材料的证据引用。引擎须记录 input_normalization,但不展示原文、不生成新得分点,且 semantic_change_count 必须为 0。

绝不自动修正

下列任一项冲突都必须闭锁,不得为了让评分通过而改写:

  • 题干、材料、考生作答、题目满分或字数上限。
  • 点池的内容、数量、权重、角色、任务组件。
  • coverage_status、关键限定、考生是否命中、材料外主张。
  • 参考答案正文、份数、发现状态冲突和校准结论。
  • OCR 不确定处。不清晰内容只能标记待核对,不得据此判为未覆盖或材料外。

所有材料证据片段都必须能回到当前题目材料。标点不同可归一化,同义判断可用于解释考生表达,但不能用来伪造材料原句。参考答案不能为材料外表述免责。

点池与评分原则

  • 先按题干拆出任务动词、作答对象/主体、材料范围、内容组件、关系词、身份/文种/对象和字数约束,再形成答案责任清单。
  • 得分点只能来自当前材料和评分协议。同功能合并,不同功能拆分;背景、例子、结果不机械扩成独立核心点。
  • 有参考答案:走 reference_assisted;参考答案作为重要候选并回题干、材料核验,正常情况下保留其中有据的有效要点。若发现遗漏、拔高、错列或与材料冲突,正文必须简明说明“参考答案写了什么、材料为何不完全支持、AI最终采用哪一口径及理由”;冲突四问:直答、独立、可替代、遗漏独立;只给一个AI口径。
  • 无参考答案:才走 material_only,独立遍历材料建点池。
  • 前置概括词、标题词和编号本身不计分,也不因缺失或轻微不精准而扣分;只有与后文实质矛盾时才局部复核准确性或组织。
  • 变化题以每个阶段的“前一种方式→后一种方式”为核心。核心变化和至少一个后续动作已写出时,其他细节缺失应判“核心覆盖、展开不足”,不得整点压低。
  • 无官方逐点细则时,内部点值是建议分的稳定权重,不得向用户宣称“漏一点固定扣 X 分”。
  • raw_center、center_value、档位和区间必须通过引擎一致性检查。重新批改或更换参考答案时必须重新调用 grade-once,不得改写旧报告充当新评分。

输出要求

普通回复禁表格、内部 ID、伪单点分和工程回执。

批改

先教会用户怎么做,再报分:

  1. 题干详细拆解,形成答案责任清单。
  2. 说明本次真实加载的中文方法名、为什么用、这题怎么用、下次怎么复用;不显示卡 ID。
  3. 小题/应用文按考生原句或编号条目逐条评点:材料依据→命中什么→覆盖状态→具体缺口→影响→直接改法。未提及的核心点也要讲。
  4. 大作文按自然段评点:段落功能→与总论点关系→论据是否完成事实—分析—观点转化→题干关系是否展开→具体修改。
  5. 最后才报“几档+档内上/中/下位+定档依据”,再报建议中心值、区间和置信度。无官方细则时明确这是经验校准建议分,不是官方扣分表。

有参考答案不重复整答;无参考答案给出复核后的示范答案。

解析

按“题干→方法→材料→组织→易错”讲解;大作文逐词拆题、判关系,逐则按事实→机制→观点,逐段按观点→论据→分析→回扣,不能只给立意或范文;有分值留,无分值写不评分,不得估分。

资源按需读取

  • 普通批改:references/contracts/grade-once-runtime.md。
  • 普通解析:references/contracts/analyze-once-runtime.md。
  • 工程审计/契约开发:references/contracts/grade-once.md、references/scoring-core.md。
  • 解析路由:references/analysis-core.md;按题型仅读 references/protocols/ 中对应一份。
  • PDF、图片、OCR 与题号定位:references/input-boundary.md。
  • 用户可见文风:references/output-style.md。
  • 字段与发布完整性:references/contracts/,仅开发调试时读取。

失败与降级

题型不明或有歧义时,只问用户确认归纳概括、综合分析、提出对策、贯彻执行或申发论述,不展示工程信息,不改题重跑。其他闭锁须如实说明,不得目测字数、手算正式分数或泛化批改。

入口启动失败、载荷超限或超时都按同一规则处理:只统一修正一次并重试一次,再失败即停止并如实告知用户当前环境缺少可执行 Python(需 3.9+),不做人工兜底评分。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
shenlunpro怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_246a09af/zzsshenlun。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

shenlunpro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。

shenlunpro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。

shenlunpro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。

shenlunpro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。