名称： skill-evaluator
描述： 使用多框架评估标准（ISO 25010、OpenSSF、Shneiderman、智能体特定启发式方法），评估 Clawdbot 技能的质量、可靠性和发布就绪度。当需要在发布前审查、审计、评估、评分或评定技能，或检查技能质量时使用。运行自动化结构检查，并指导完成 25 项标准的手动评估。

技能评估器

采用自动化与手动相结合的混合方法，对技能进行 25 项标准的评估。

快速开始

1. 运行自动化检查

python3 scripts/eval-skill.py /path/to/skill
python3 scripts/eval-skill.py /path/to/skill --json    # 机器可读格式
python3 scripts/eval-skill.py /path/to/skill --verbose  # 显示所有详细信息

检查项包括：文件结构、Frontmatter、描述质量、脚本语法、依赖项审计、凭证扫描、环境变量文档。

2. 手动评估

使用 references/rubric.md 中的评估标准，对 8 个类别（共 25 项标准）进行评分（每项 0–4 分，总分 100）。每项标准都针对不同分数级别提供了具体描述。

3. 撰写评估报告

将 assets/EVAL-TEMPLATE.md 复制到技能目录下，命名为 EVAL.md。填入自动化检查结果和手动评分。

评估流程

1. 运行 eval-skill.py — 获取自动化结构评分。
2. 阅读技能的 SKILL.md — 理解其功能。
3. 阅读/浏览脚本 — 评估代码质量、错误处理、可测试性。
4. 使用 references/rubric.md 为每项手动标准评分 — 每个级别都有具体标准。
5. 按优先级分类发现的问题 — P0（阻碍发布）/ P1（应修复）/ P2（锦上添花）。
6. 在技能目录中撰写 EVAL.md — 包含评分和发现的问题。

评估类别（8 类，25 项标准）

分数解读

深入安全扫描

本评估器涵盖了安全性基础（凭证、输入验证、数据安全）。若要对开发中的技能进行彻底的安全审计，可考虑使用 SkillLens (npx skilllens scan <path>)。它能检查数据外泄、代码执行、持久化、权限绕过和提示注入等问题，与本工具的质量评估形成互补。

依赖项

• Python 3.6+ (用于运行 eval-skill.py)
• PyYAML (pip install pyyaml) — 用于自动化检查中解析 Frontmatter