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score-optimizer

@xiaomoboy · 收录于 1 周前

Use when the user wants to iterate on a viral-article scoring system itself, calibrate or improve a scoring prompt against labeled samples, or run batch scoring experiments on a fixed article set. Best for prompt-only scoring research where the evaluator scripts stay fixed and only the scoring rubric/prompt is meant to evolve.

适合你,如果正在做基于提示词的评分研究,需要反复调优评分标准

/ 下载安装
score-optimizer.skill双击,或拖进 Claude 桌面版 / Cowork,即完成安装↓ .skill↓ .zip
用别的 agent?下载 .zip 解压,把文件夹放进它的技能目录
Claude Code~/.claude/skills/(项目级 .claude/skills/)
Codex CLI~/.codex/skills/
Cursor自动读取上面两处目录
其他工具见其文档的「skills」目录;两个下载是同一份文件,只是名字不同
/ 通过 npx 安装 校验哈希
npx oh-my-skill add xiaomoboy/claude-writing-skills/score-optimizer
/ 通过 bash 安装
curl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- xiaomoboy/claude-writing-skills/score-optimizer
/ 已经装过?验证本机副本,不用重装
npx oh-my-skill verify xiaomoboy/claude-writing-skills/score-optimizer
安装目标可用 --agent / --scope 或 --to 明确指定;省略时只会在唯一已存在的 agent 目录上自动选择,零命中或多命中会停止并提示。content_hash 缺失或不一致均拒装。
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怎么用

技能原文 SKILL.md作者撰写 · MIT · 923c2c3

Score Optimizer

这个 skill 只负责一件事:优化文章评分系统本身。

它适合做的是:

  • 调整文章爆款评分 Prompt
  • 批量给样本文集打分
  • 对照标注数据评估评分准确度
  • 研究评分维度、权重、few-shot 示例是否更合理

它不负责:

  • 直接改文章正文
  • 平台改写
  • 发布包装
Working Scope

适用场景:

  • 用户说“优化文章评分 prompt”
  • 用户说“让这个爆款评分系统更准”
  • 用户说“跑一轮样本文集评分实验”
  • 用户说“校准 viral score / composite score 的打分规则”

不适用场景:

  • 用户说“直接把这篇文章改高分”
  • 用户说“按这个评分器去优化文章内容”

后者应改用 article-optimizer

Required Reads

开始前先读:

  1. [references/score_program.md](references/score_program.md)
  2. [references/score_prompt.md](references/score_prompt.md)

需要看实现时再读:

  • [scripts/run_scoring.py](scripts/run_scoring.py)
  • [scripts/evaluate.py](scripts/evaluate.py)
  • [assets/articles/labels.example.json](assets/articles/labels.example.json) —— 标注 schema 示例

样本文集位置(用户自己提供,本 skill 不带样本):

  • assets/articles/samples/ —— 把你自己标注过的 .md 文章放进来,然后 cp labels.example.json labels.json 填上你的评分。详见 [assets/articles/samples/README.md](assets/articles/samples/README.md)
Workflow
  1. 先确认当前任务是在优化评分器,不是在改文章。
  2. 读取 references/score_program.md,按它的实验约束执行。
  3. 默认只改 references/score_prompt.md,不要动评估脚本。
  4. 运行批量评分脚本,再运行评估脚本。
  5. 比较 composite_scoremaespearmanclassification
  6. 记录结果,决定保留还是回滚。
Commands

在 skill 根目录执行:

python3 scripts/run_scoring.py > scoring.log 2>&1
python3 scripts/evaluate.py > eval.log 2>&1
grep "^composite_score:\|^mae:\|^spearman:\|^classification:" eval.log

如果需要图表:

python3 scripts/generate_score_chart.py
Guardrails
  • 默认不要改 scripts/evaluate.py
  • 默认不要改 scripts/run_scoring.py
  • 默认不要安装新依赖
  • 如果只是想提高某一篇文章分数,不要用这个 skill
按 MIT 许可原样转载,未经改动 · 在 GitHub 查看 →

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