hclr は何をしますか？
HCLR - 人間認知レバレッジ比率：AI使用者がモデル出力に与える影響度を評価します。
概要
HCLR（Human Cognitive Leverage Ratio）は、AIモデルが生成する出力に対する人間の入力（プロンプト、編集、フィードバック）の影響度合いを定量的に測定します。この指標により、AI使用者がどの程度モデルの動作を制御・誘導しているかを評価できます。
目的
- AIシステムの透明性向上
- 人間-AI協調における役割の可視化
- モデル出力の品質管理と最適化
使用例
- 会話ログ分析
- タスク実行プロセスの評価
- ユーザー介入の効果測定
対応プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex
- その他AIエージェントツール
動作の流れ
- ユーザーの入力（プロンプト、指示、修正）を収集
- モデルの出力（生成テキスト、コード、アクション）を記録
- 入力と出力の比率を計算し、HCLR値として提示
- 値に基づいて人間の影響度を評価
注意事項
- このスキルは評価ツールであり、モデルの性能を保証するものではありません。
- 計算結果はあくまで指標であり、絶対的な評価ではありません。
- プライバシーやセキュリティに配慮して利用してください。