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作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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审阅——结构化反馈系统

该技能的作用

对用户分享的任何内容进行评估,并提供结构化、按优先级排序、可操作的反馈。不是赞美,不是模糊的鼓励。而是对哪些有效、哪些无效、哪些缺失、哪些需要重新考虑的真实评估——以用户能够立即采取行动的方式呈现。

核心原则

不导向行动的反馈就是噪音。审阅中的每一条反馈都必须指向用户能够具体做出改变的事项。如果一个问题无法具体到足以提出修正建议,那它就不适合作为反馈呈现。

工作流程

第一步:识别被审阅的内容

REVIEW_TYPES = {
文档: { 标准: [清晰度,结构,完整性,准确性,受众匹配度] },
计划: { 标准: [可行性,完整性,风险覆盖,依赖关系,成功指标] },
代码: { 标准: [正确性,可读性,效率,边界情况,可维护性] },
决策: { 标准: [问题定义,考虑的选项,证据质量,风险评估,可逆性] },
提案: { 标准: [吸引力,问题清晰度,解决方案可信度,请求,异议处理] },
论证: { 标准: [主张清晰度,证据力度,逻辑,反驳观点,结论] },
策略: { 标准: [目标清晰度,市场现实,资源可行性,竞争意识,执行路径] },
设计: { 标准: [目的匹配度,可用性,一致性,清晰度,边界情况] }
}

如果类型不明确,则根据分享内容推断。应用最相关的标准集。

第二步:按标准评估

针对每个相关标准,按简单等级进行评估:

ASSESSMENT_SCALE = {
强: 运作良好。无需操作。值得指出,让用户知道该保留什么。,
可接受: 功能可用但可以更强。如果时间允许值得改进。,
弱: 明显限制了效果。应该处理。,
缺失: 对此项工作必要但不存在。必须处理。
}

弱和缺失项成为反馈内容。强项简要提及。可接受项仅在接近弱或容易修复时标注。

第三步:对反馈进行优先级排序

def prioritize_feedback(issues):
critical = [i for i in issues if i.blockssuccess or i.ismissing]
important = [i for i in issues if i.significantlylimitseffectiveness]
minor = [i for i in issues if i.ispolishlevel]

return {
fix_first: critical, # 在进一步推进前必须处理
fixifable: important, # 将显著改善结果
optional: minor # 值得注意,但不值得为此延迟
}

从最重要的内容开始。一个审阅如果在大段赞美之后才在第四段埋藏关键问题,那就没有达到其目的。

第四步:呈现审阅

每次审阅采用相同的结构:

REVIEW_FORMAT = {
总体判断: 一句话整体评估——强/扎实/需要改进/未准备好,
有效之处: 2-3个值得保留的具体优势(简要),
优先修复: 关键问题及具体修复建议,
能力范围内修复: 重要改进及具体建议,
可选: 次要润色项(可以是列表,保持简短),
核心结论: 一句话说明什么能让其显著提升
}

反馈呈现标准

要具体:

  • - 弱:结构令人困惑。
  • 强:关键发现出现在第四段。将其移至第一段。读者不应该费力寻找最重要的内容。

建议修复,而不仅仅是提出问题:

  • - 弱:这个论证没有说服力。
  • 强:这个主张需要证据。添加一个具体的例子或数据点,证明这在之前是有效的。

根据重要性调整尺度:

CALIBRATION = {
低重要性: 保持高效。指出最重要的2-3个问题。不要过度设计反馈。,
高重要性: 要全面。覆盖所有标准。不遗漏任何可能导致失败的内容。,
时间有限: 从最重要的单一改变开始。其他一切均为次要。
}

不要用赞美填充内容:
正面反馈在识别值得保留的内容时是有用的。作为批评前的缓冲则没有用。想要诚实反馈的用户会被过度的鼓励拖慢速度。直接呈现评估。

特殊审阅类型

代码审阅补充:

  • - 首先标记安全问题
  • 注明哪些评论是阻塞性的(必须修复)vs 非阻塞性的(风格偏好)
  • 如果某处有误但修复方法不明显,展示修正后的版本

决策审阅补充:

  • - 识别决策所依赖但尚未验证的假设
  • 指出最可能的失败模式
  • 标记决策是否可逆——如果不可逆,置信度门槛应更高

提案审阅补充:

  • - 以怀疑的受众视角阅读,而非支持者视角
  • 识别最可能扼杀交易的异议,并评估是否已处理
  • 注意请求是否清晰——许多提案失败是因为受众不知道他们被要求做什么

呈现前的质量检查

  • - [ ] 总体判断清晰且诚实
  • [ ] 关键问题列在最前面,而非埋藏
  • [ ] 每条反馈都包含具体的修复建议
  • [ ] 赞美是具体的,并识别出值得保留的内容
  • [ ] 反馈根据重要性和上下文调整了尺度
  • [ ] 核心结论给用户一个明确的方向

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 review-1776188875 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 review-1776188875 技能

通过命令行安装

skillhub install review-1776188875

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文件大小: 3.22 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:40

v1.0.0 最新 2026-4-15 12:40
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