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TRACE 技能预审

tencent_skillhub · 0.0.1 · Downloads 21 · Heat 24.5

Introduction

**TRACE 技能预审** —— 把 SkillHub 的 TRACE 评测体系做成 Skill 开发期的规范指南与上传前自查工具,一键拦掉会被自动淘汰的低级问题。 ### 详细说明 你是不是也遇到过:辛辛苦苦写好一个 Skill,上传后等几天,结果因为「安全红线 / 文档不规范 / 缺示例」被平台打回?问题不在你不会写,而在于 TRACE 这套评测标准你只能在「被卡」之后才知道。 本 Skill 把 SkillHub 官方的 **TRACE 评测体系**(腾讯新闻科技 + SkillHub + 玄武实验室联合发布)翻译成一套**本地可跑的静态检查器**——在上传之前就告诉你:你的 Skill 过不过得了关、差在哪、怎么改。 它扫描目标 Skill 的 `SKILL.md` 与 `scripts/`(含 markdown 里的 shell 代码块),按 TRACE 五维输出: - **T 可信任度(全查 · 红线)**:高危命令(`rm -rf`、`curl|sh`、`dd` 等)、硬编码密钥(OpenAI/AWS/Google/GitHub Key 等)、是否声明最小权限、是否依赖境外 API 未给国内替代、中文是否充足。**命中安全红线或密钥即判「会被自动淘汰」。** - **C 规范性(全查)**:是否渐进式披露、标题层级、限制说明、示例充分性。 - **A 适用性(全查)**:触发条件、能力边界、输入输出是否写清。 - **R 可靠性(骨架近似)**:是否有异常处理、参数/空值处理、依赖声明。 - **E 有效性(给实测指引)**:平台靠 no-skill 对照实验 + 旗舰模型盲评,本地无法复现,但会给你一套「加载 vs 不加载」的自测模板。 输出一份报告:五维预估分 + 🔴 红色预警卡(命中即标「会被自动淘汰」)+ 逐项改进清单(哪条不满足、怎么改)。 **它不只是自查工具,更是开发规范本身**:每跑一次,就逼着你的 Skill 写得更安全、文档更清晰、边界更明确——这正是 TRACE「为用户把关」反向成为「开发者指南」的意义。 纯标准库 Python、零依赖,任何人 `python3 trace_check.py --skill <目录>` 即可运行。评测条目全部来自内置 `references/trace-rubric.md`,不凭空编造标准。 ### 3 个真实使用场景 1. **上传前自查**:写完一个 Skill,先 `python3 trace_check.py --skill <目录>` 跑一遍,拦掉安全红线、硬编码密钥、文档硬伤,避免上传后等几天被自动淘汰。 2. **团队规范改进**:给团队/自己的一批 Skill 批量出五维改进清单,统一开发标准(补 `allowed-tools`、加速查入口、补示例块)。 3. **教学与演示**:用五维报告直观讲清「平台到底按什么标准把关」,把模糊的「好用」拆成可观测的 T-R-A-C-E。 ### 适用人群 - 所有准备把 Skill 上传到 SkillHub 的开发者 - 维护多个 Skill、需要统一规范的个人/团队 - 想理解 TRACE 评测体系的人 ### 使用方法 ```bash # 预检某个 Skill(把 <目录> 换成目标 Skill 路径) python3 trace_check.py --skill <目录> # 可选:输出 JSON / 写入报告文件 python3 trace_check.py --skill <目录> --json python3 trace_check.py --skill <目录> --output report.md ``` ### 局限与诚实声明 - **E(有效性)本工具无法静态判定**:它只给自测模板,最终增益要由平台真实对照实验给出。本地 🟢 高分不等于平台 E 维度通过。 - **C 维度的「示例充分性」按代码块数量判断**:纯文档型 Skill(如写作规范类)可能误判「无示例」。这是 v1 的已知近似,不影响红线判定。 - 每月编辑精选 TOP10 榜单是平台侧行为,本地不复现。 - 本工具是**官方 TRACE 的本地近似版**,不是平台评测本身;上传后请以平台给出的真实 TRACE 评分为准。

Resource Information

Author:u_246a7795
Category:Dev Tools
Version:0.0.1
Auth: No auth
Pricing: Not specified
Publisher:么蜜堡

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代码审查脚本工具

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