Que fait yingzao ?
营造（Yingzao）— 一款跨岗位技能打磨器，可量化团队任意岗位中代理技能从“可用”到“可交付/可发布”的差距，并对其进行精细打磨（支持勘察/大修双档七步流程、九维评分与验证门）。
概述
营造（Yingzao）是一个系统化、可重复的技能打磨流程，旨在帮助团队将任意岗位的AI代理技能从**「能用」状态提升至「可交付/可发布」状态。它通过双档七步**（勘察档与维修档）、九维评分以及验证门机制，确保每一轮打磨都产生可量化的改进。
核心特性
- 双档流程：根据技能成熟度选择「勘察」或「维修」模式。
- 七步打磨：从差距识别、方案设计到验证发布的结构化步骤。
- 九维评分：从准确性、鲁棒性、可扩展性等九个关键维度进行量化评估。
- 验证门：在每个阶段结束时设置检查点，确保符合质量标准。
- 跨岗位适配：无论技术、设计、运营等岗位，均可适用。
使用说明
1. 选择模式
- 勘察档：适用于新技能或初次打磨，侧重全面评估与基础提升。
- 维修档：适用于已有一定基础但需重点改进的技能，侧重精准修补。
2. 执行七步流程
- 差距识别：使用九维评分工具量化当前技能与目标状态的差距。
- 方案设计：基于差距分析，制定具体的打磨方案。
- 实施打磨：按方案执行代码、配置或提示优化。
- 中间验证：通过验证门检查是否达成阶段性目标。
- 迭代优化：若未通过，返回步骤2进行调整。
- 最终验证：所有指标达标后，进行完整验证。
- 发布与归档：将技能标记为「可交付」或「已发布」，并记录打磨过程。
3. 九维评分标准
| 维度 | 描述 | 评分范围 |
|---|---|---|
| 准确性 | 输出结果是否精确无误 | 1-10 |
| 鲁棒性 | 面对异常输入是否稳定 | 1-10 |
| 可扩展性 | 是否容易适配新场景 | 1-10 |
| 可维护性 | 代码/配置是否整洁可选 | 1-10 |
| 效率 | 执行速度与资源消耗 | 1-10 |
| 可用性 | 用户/开发者体验 | 1-10 |
| 安全性 | 是否防范注入或误用 | 1-10 |
| 可解释性 | 输出是否易于理解 | 1-10 |
| 一致性 | 多次执行是否结果稳定 | 1-10 |
4. 验证门检查清单
- 九维分数均达到目标阈值（如≥7）
- 通过了所有预设的单元测试与集成测试
- 在至少两个不同场景中验证过
- 文档（README、注释）已更新
- 无已知安全漏洞
- 与其他技能无冲突
平台支持
该技能打磨方法适用于主流AI代理平台，包括但不限于：
- Cursor
- Codex
- Claude Code
- 自定义代理框架
贡献指南
欢迎提交PR来改进九维评分工具、案例模板或验证门脚本。请确保所有修改均附带测试。
许可证
本项目采用 MIT 许可证。详情见 LICENSE 文件。