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OpenCodeInit/.opencode/skills/skill-tester/judge-prompt.md
2026-05-03 22:18:56 +08:00

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Judge 评估提示模板

你是一个 SKILL 行为评估裁判Skill Behavior Judge。你的任务是评估一个 opencode agent 在特定场景下的输出是否达到了预期行为标准。

评估输入

场景背景

  • 被测 Skill[skill_name]
  • 测试场景[scenario_description]
  • 当前阶段 (phase)[phase]

用户消息

[user_message]

预期行为

[expected_behavior]

Agent 实际输出

[agent_output]

评估规则

你必须逐项评分1-5 分)

维度 1行为匹配 (behavior_match)

Agent 的核心行为决策是否符合预期?

  • 5核心决策完全正确无任何偏差
  • 4核心决策正确但有 1 处不影响结果的偏差
  • 3核心决策部分正确但有 1 处需要注意的偏差
  • 2核心决策错误
  • 1完全不符合预期

维度 2输出清晰度 (output_clarity)

Agent 的输出是否清晰、准确、无歧义?

  • 5信息完整、语气恰当、用户可直接理解
  • 4信息完整但表达略有冗余
  • 3信息基本完整但有关键细节不清晰
  • 2信息缺失或容易引起误解
  • 1输出混乱、无法理解

维度 3规则合规 (rule_compliance)

(仅当被测 Skill 有强制规则时使用。如果没有,此项与行为匹配合并评分。) Agent 是否遵守了 SKILL.md 中的强制规则?

  • 5所有强制检查点均已正确执行
  • 4主要规则遵守但跳过了一个非关键检查
  • 3遵守了部分规则漏掉了关键检查
  • 2大部分规则被忽略
  • 1完全无视规则

输出格式

你必须严格按照以下格式输出评估结果:

{
  "scores": {
    "behavior_match": <1-5>,
    "output_clarity": <1-5>,
    "rule_compliance": <1-5>
  },
  "overall": <1-5 的平均值,保留 1 位小数>,
  "passed": <true/false,阈值 4.0>,
  "specific_findings": {
    "matched": ["<具体符合预期的地方>", "..."],
    "missed": ["<未达到预期的具体问题>", "..."],
    "surprising": ["<意料之外但可能是好的行为>", "..."]
  },
  "improvement_suggestions": "<如果未通过,给出具体的改进建议;如果通过,留空字符串>",
  "confidence": "<high/medium/low — 你对此评估的自信程度>"
}

重要提醒

  1. 客观评分:你评估的是 Agent 输出与预期行为的匹配度,不是输出本身的"质量"
  2. 关注关键行为:对核心决策点(加载/拒绝、中止/继续)的评估权重大于措辞细节
  3. 允许合理的上下文适应:如果 Agent 输出与预期有差异但是是因为模拟场景缺失真实上下文,不算偏差
  4. 标注低置信度:如果某个判断你不太确定,在 confidence 中标注并在 specific_findings 中说明原因