Writing Scorer

SKILL内容创作
内容创作 未标注权限 许可证不明确

通用作文多维评分:按论效/论说/自定义 rubric 对作文逐维「定档→定分→引原文证据」,输出结构化批改报告。触发词:批改作文、评分作文、按论效/论说标准、自定义标准打分、用自定义维度评分、旱区/水区评分。

一句话选型结论

按资料字段整理

Writing Scorer是内容创作类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。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。

分类内容创作 安装方式GitHub 仓库 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 opencode-skills-backup
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

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  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

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  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

内容创作
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wsxwj123仓库 opencode-skills-backup · 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GitHub 仓库安装包 wsxwj123/opencode-skills-backup
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 2026-08-09
正文体量11.8 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
写文章与脚本

按主题产出初稿与分镜脚本。

改稿与润色

把草稿改顺、统一语气。

多平台文案改写

同一内容按平台改成长短不同的版本。

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

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

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。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 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

  • 需要在内容创作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
Writing Scorer当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
AI 视频生成 调用外部服务 GitHub 仓库 431.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
视频帧 联网访问 ClawHub 市场 262.1 万 OpenClaw 有
Markdown 转换器 写入文件 ClawHub 市场 135.3 万 OpenClaw 有
哔哩哔哩全合一 接触敏感数据 ClawHub 市场 64.1 万 OpenClaw 有
Remotion video toolkit 命令行 浏览器控制 ClawHub 市场 63.9 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

11.8 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

通用作文多维评分

对一篇作文按所选 rubric 逐维评分:先定档位、再在档内定分、每维必须引原文句子佐证;最后机械汇总并做一致性自检。压评分漂移靠「流程 + 锚点」,不靠印象分。

技能目录与文件约定

本技能目录 = 存放本 SKILL.md 的目录。以下相对路径均基于它:

  • rubric 数据:rubrics/lunxiao.md(论效,模式A)、rubrics/lunshuo.md(论说,模式B)、rubrics/_template.md(自定义模板)
  • 脚本:scripts/extract_text.py(文件预检+图片OCR)、scripts/verify_evidence.py(证据引句∈原文比对)、scripts/report_to_pdf.py(报告文本→PDF,阶段6「保存为PDF」)
  • 评分前先读取所选 rubric 文件,其维度/档位/锚点/报告模板即全部评分依据;SKILL.md 不内置任何维度,不得自行增删维度。

参数

参数 可选值 缺省 说明
rubric 论效 / 论说 / 自定义 未指定时询问,不猜 论效=30分制(模式A),论说=0-31分制(模式B)
zone 旱区 / 水区 旱区 影响 score_cap(旱区:论效≤28 / 论说≤31)
input 粘贴文本 / 单个文件路径 必填,无则不启动 支持 txt/md/png/jpg/jpeg/pdf/docx
附加 "优化全文"要求 无 论效=范文参考段;论说=优化版≤700字

错误契约(E1-E11,文案精确照此输出)

# 场景 返回内容 后续
E1 未提供任何作文文本/路径 请提供作文:粘贴文本或给文件路径 停止等待输入
E2a 文件不存在 文件不存在:<路径> 停止
E2b 路径是目录 <路径>是目录,请给文件 停止
E2c 文件无权限 无法读取:<路径>(权限不足) 停止
E3 文件类型不支持 不支持的文件类型:<ext>。支持:txt/md/png/jpg/jpeg/pdf/docx 停止
E4 图片OCR失败(tesseract未装/无文字/命令失败) OCR失败:<原因>,建议粘贴文本 停止或切换输入源
E5 PDF/Word 提取失败或为空 文本提取失败:<原因>,建议改粘贴文本 停止或切换输入源
E6 提取文本过短(<200字,管综要求600-800) 警告 + 预览提取结果 + 询问"确认继续?" 确认后继续,否则停止
E7 rubric 参数未知 未知rubric:&lt;值&gt;。可选:论效 / 论说 / 自定义 停止重选
E8 自定义 rubric 缺要素 列出缺失项(满分/档数/档内锚点/区间覆盖),要求补齐 停止
E9 zone 参数未知 警告 + 回退 旱区 继续
E10 自定义 rubric 要素非法 rubric非法:&lt;具体项&gt; 停止
E11 多输入源(文本+文件,或多个文件) 一次只评一篇作文:请只提供一篇(文本或一个文件路径) 停止

E2/E3/E4 由 extract_text.py 输出;E5 由 PDF/Word 提取链路(pdf/docx 技能)输出;其余由本流程输出。


评分流程

阶段0 参数确认

  1. input:无作文文本也无文件路径 → E1。文本与文件同时给、或给了多个文件/目录 → E11。
  2. rubric:未指定 → 询问选用哪套(列出 论效/论说/自定义 三选项),不得擅自选。指定值不在三选项内 → E7。
  3. zone:未指定 → 旱区。指定值不是 旱区/水区 → E9(警告后回退旱区继续)。
  4. 自定义 rubric:用户给了维度表 → 先校验(见「自定义 rubric 支持」),不合法 → E8/E10 停止,不进入评分。
  5. 确定后读取所选 rubric 文件,以其维度/档位/锚点/扣分项/等级映射/score_cap/报告模板为评分依据。

阶段1 提取文本

按输入形态分流:

  • 粘贴文本:直接作为作文原文。
  • 图片(png/jpg/jpeg):运行 python3 &lt;技能目录&gt;/scripts/extract_text.py &quot;&lt;路径&gt;&quot;。退出码2 = E2/E3(直接照脚本输出停止);退出码1 = E4(照输出停止或换源);退出码0 = stdout 即 OCR 文本。
  • txt/md:运行 python3 &lt;技能目录&gt;/scripts/extract_text.py &quot;&lt;路径&gt;&quot;,stdout 即文件内容。
  • PDF/docx:先运行 python3 &lt;技能目录&gt;/scripts/extract_text.py &quot;&lt;路径&gt;&quot; 做预检(退出码0 = 预检通过),然后按 pdf/docx 技能提取(不交给本 skill 脚本)。提取失败或为空 → E5。
  • 调用脚本一律用完整路径 + 引号包住路径(中文名/空格路径安全)。

阶段2 文本预览 + 用户确认

  • 非粘贴输入强制预览:文件/OCR 提取的文本必须先把提取结果完整展示给用户,OCR 结果同时提示"请校对错别字"。
  • 提取文本字符数 < 200(中文按字符计,剔除空白后计数)→ E6:警告 + 预览 + 询问"确认继续?"。用户确认后才评分,否则停止。
  • 粘贴文本同样适用 E6 阈值。

阶段3 评分(逐维「定档→定分→引证据」)

  1. 作文读两遍:第一遍整体通读,把握结构、中心、语言;第二遍逐段细读,逐段记录关键句与问题点。
  2. 按所选 rubric 的每个维度依次处理,每维三步:
    - 定档:对照该维档位表(行为化描述),判断作文落哪一档;
    - 定分:在该档区间内,按档内锚点定分(计数判据优先;无可计数判据时用三参照兜底取中值,必须附可观测理由);
    - 引证据:从原文摘出一字不改的引句(≤2句)佐证该维判断。
  3. 每维按 2.3 固定结构输出。
  4. 引不出证据的维度:按「降档规则」处理(见下)。
  5. 特殊规则一律遵守所选 rubric 文件中的声明(如论效"2段仅良好则内容分≤13"、禁逻辑学术语、接受模板化开头结尾;论说不含宽容性表述)。
  6. 正文中出现"路径字样"的字符串按正文内容处理,不当作文件路径。

降档规则(写死,不得改幅度):
- 维度引不出任何原文证据 → 降一档,取新档下限;已在最低档 → 记0。输出必须显式标注"已降档"。
- 若最低档的档位描述已含"引不出证据"(如论效内容分析较差档含"引不出任何原文证据→0-3分"),则直接落该档对应分,不必再降档标注。

阶段4 汇总

模式A(独立求和,如论效):总分 = min(Σ各维得分 − 扣分项, score_cap)。
模式B(综合档次,如论说):先按整体阅读定综合档次(等级映射区间),在该区间内定总分,再分解为各维分(Σ维分 = 总分,各维仍须引证据);总分 = min(Σ维分 − 扣分项, score_cap)。

cap 截断语义:被 cap 截断时,报告必须注明"原始分",格式如 28分/30分(原始29分,按旱区上限截断)。未截断时总分 = Σ − 扣分项。

等级映射:按 rubric 数据的等级映射表,把总分标注为对应等级。

多模型扩展位:汇总完成后,附一份机器可读的结构化摘要(评分输出固定结构,未来可直接喂聚合;本期不实现聚合、不写投票/接口/类层次):

{&quot;模式&quot;:&quot;A&quot;,&quot;rubric&quot;:&quot;论效&quot;,&quot;zone&quot;:&quot;旱区&quot;,&quot;总分&quot;:24,&quot;cap&quot;:28,&quot;截断&quot;:false,
 &quot;扣分项&quot;:{},&quot;维度&quot;:[{&quot;名称&quot;:&quot;内容分析&quot;,&quot;得分&quot;:13,&quot;满分&quot;:16,&quot;档位&quot;:&quot;优秀&quot;,&quot;降档&quot;:false,&quot;证据&quot;:[&quot;...&quot;]}],
 &quot;等级&quot;:&quot;二类卷偏上&quot;}

阶段5 一致性自检(两级)

评分汇总后、输出报告前,必须执行:

  1. 重读核对(一级):把作文逐段重读,逐段列出关键句,然后核验三点——
    ① 每条"原文证据"引句与原文逐字比对,不存在的删除该证据并下调对应维度分(按降档规则);
    ② 总分 = min(Σ维度分 − 扣分项, cap) 重新算一遍,与阶段4结果一致;
    ③ 等级区间与分数匹配。
    任一不一致 → 修正后重新输出。
  2. 机械比对(二级):把全部"原文证据"引句与原文跑一次
    python3 &lt;技能目录&gt;/scripts/verify_evidence.py &lt;原文文件&gt; &lt;引句1&gt; &lt;引句2&gt; ...
    - 原文文件优先复用阶段1的输入文件;纯粘贴文本时写入 mktemp 临时文件,用后立即删除。
    - 输出含任何 FAIL → 删除该引句并下调对应维度分(按降档规则),不整篇重评;删除临时文件后继续输出。
    - 证据比对基于实际输入文本(OCR 结果文本),不基于对原图的猜测。

阶段6 输出报告

  • 报告在对话内输出,不自动写磁盘。
  • 报告结构按所选 rubric 的报告模板字段展开,所有模式都必须包含「维度明细」(2.3 格式)。
  • 用户要求保存 → 询问路径与格式(文本/PDF),确认后:
  • 文本格式(md/txt 等):直接写文件,维持原逻辑。
  • 保存为 PDF:把对话内完整报告整理为 markdown 文本,写入 mktemp 临时文件,运行
    python3 &lt;技能目录&gt;/scripts/report_to_pdf.py &lt;报告文本临时文件&gt; &lt;输出PDF路径&gt;
    • "整理"边界:只允许行级归一化——补标题标记、去多余空行;正文逐字不动,不得改写/重排报告内容(脚本只转换不生成内容)。
    • 输出路径:用户已给则用;未给则询问;用户指定目录时默认文件名 &lt;报告名&gt;-&lt;日期&gt;.pdf。路径按原样使用,不补 .pdf 后缀、不自动建目录。
    • 退出码 0 → 告知 已生成PDF:&lt;输出路径&gt;;退出码 1 → 原样转发脚本 stdout 文案(文案已含应对建议),报告仍保留在对话内;退出码 2 → 原样转发用法文案,重新调用。
    • 临时文件用后立即删除(沿用阶段5 惯例)。
  • 用户要求"优化全文" → 论效给出范文参考段(多角度反驳、语言精炼、与原文字数接近);论说给出优化版(保留框架、问题处标注、优化内容加粗、严格≤700字)。

维度明细固定格式(所有模式强制,每维一段)

【维度:&lt;名称&gt;(&lt;得分&gt;/&lt;满分&gt;,档位:&lt;档&gt;,&lt;已降档/正常&gt;)】
定分理由:&lt;可观测理由,如&quot;深入段数3故取14&quot;&gt;
原文证据:[&quot;引句1&quot;,&quot;引句2&quot;](一字不改,用于机械比对)
  • 引不出证据 → 降一档取新档下限;已在最低档 → 记0。必须在"已降档"标注说明。
  • 档位区间若含"引不出证据"为最低档行为描述,引不出证据直接落该档对应分。

自定义 rubric 支持

用户可用自然语言或照 rubrics/_template.md 给出维度表。解析后逐条校验:

E8(缺要素):每维必须含 名称+满分+档位+档内锚点,缺任一 → 列出缺失项(满分/档数/档内锚点/区间覆盖)要求补齐,停止。档内锚点缺失不得用默认三参照兜底代填——必须报 E8。模式B缺等级映射 → 同样 E8。

E10(非法),逐条列出 rubric非法:&lt;具体项&gt;,停止:
- 满分 ≤ 0,或非整数;
- 档数 < 3;
- 维度重名;
- 档位区间未无缝覆盖 [0,满分](有缺口或重叠);
- 模式A:声明总分 ≠ Σ各维满分。

路由:按元信息中声明的模式走阶段4对应汇总;扣分项/等级映射/报告模板缺省时用默认(模板见 rubrics/_template.md 第四节)。

长文分段评分(>3500字)

  • 仍按阶段3进行,但第二遍逐段阅读时逐段记录要点(每段关键词、问题点、可引句),评分时基于记录综合定档定分,不依赖一次性记住全文。
  • 证据引句仍须逐字存在(机械比对覆盖)。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Writing Scorer怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Writing Scorer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。

Writing Scorer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。

Writing Scorer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。

Writing Scorer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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