ClawHub

Skill Quality Scorer

Security

Deterministic TRACE+ quality scorer for Agent Skills (SKILL.md): six dimensions T-R-F-S-I-E, 30 sub-items, merges TRACE, good-skill authoring reverse-rubric (Extra08/skill-creator), and ClawHub meta-skills (skill-reviewer, skill-quality-audit). Use when scoring, rating, auditing, or comparing skills; or says「给技能打分」「技能评分」「和同类 skill 差在哪」「是否符合规范」. Runs static_audit.py first; outputs JSON + Markdown. Not TRACE-only.

Install

openclaw skills install skill-quality-scorer

Skill Quality Scorer · 技能质量评分器

EN TRACE+ (T-R-F-S-I-E) × 30 sub-items · static script first · formula score · JSON + Markdown.
中文 TRACE+ 六维 30 子项 · 先 static_audit · 公式算分 · JSON + Markdown。

When / 何时用： 迭代没方向 · 对标同类 · 发布前自检 · 批量评 skills/
Not / 不用： 从零写 Skill · 替代 skill-eval 行为实验（E 维默认 static_proxy）

Score portfolio-doctor with TRACE+ — where vs skill-reviewer?
给 portfolio-doctor 做 TRACE+ 全维评分。

评测模式

模式输出
单个JSON + Markdown（audit-playbook）
A vs B两份 JSON + 分差表 + 推荐
批量汇总表 + 各 skill 简评

对比/批量：同一 rubric v2，不得换公式或跳过子项。

工作流

1) 定位 skill 目录（对比/批量则逐个重复 2–6）
2) python scripts/static_audit.py "<skill-dir>" → auto_scores（不可改分）
3) Read scoring-engine-deterministic.md → 30 子项 evidence
4) Read 目标 SKILL.md + 链接的 references/scripts
5) composite = round((T+R+F+S+I+E)×100/60, 1) → 评级 + Verdict
6) 按 audit-playbook 输出（含 F 维触发测试各 ≥3 条）

评级 / Verdict / 30 子项定义 / JSON schema → scoring-engine-deterministic.md

硬约束

  1. 先脚本后 rubric；auto_scores 只补 evidence 不改分
  2. 30 子项逐项 evidence；禁止旧公式 (T+R+A+C+E)×2
  3. E 维默认 static_proxy；有 skill-eval 时切换 behavioral_eval
  4. Rigid：子项、公式、Verdict 不可改 · Flexible：evidence 表述、Top 修复排序

参考文件

文件内容
references/scoring-engine-deterministic.md30 子项 rubric · 公式 · JSON schema
references/audit-playbook.md报告模板 · 对比/批量 · 触发测试
examples/sample-score-v2.jsonJSON 样例
scripts/static_audit.py静态审计（唯一运行时脚本）
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