SKILL.md
3.92 KB
name: l2-digest description: "L2 复合技能:数据消化与标注。将 Hunt 猎取的原始数据通过 Benchmark 标准进行标注和整理,产出 benchmark.md 和 good/bad testdata 数据集。" layer: 2 domain: data-processing keywords:
- digest
- label
- benchmark
- testdata
- annotate
- score dependencies:
- l1-data-extract
- l1-text-transform
- l1-file-read
- l1-diff-checker input_schema: "{ skillName: string, knowhow: string, benchmark: string, crawlData: object[] }" output_schema: "{ benchmark: string, goodTestdata: object[], badTestdata: object[] }" ---
L2: Digest(数据消化与标注复合技能)
能力
将 Hunt 猎取的原始数据通过 Benchmark 标准进行逐项标注和评分,产出最终版 benchmark.md 以及分类好的 good_testdata / bad_testdata 数据集。
依赖的原子技能
| 步骤 | 调用技能 | 作用 |
|---|---|---|
| Step 1 | l1-file-read |
读取现有 benchmark.md 和 crawl 数据 |
| Step 2 | l1-data-extract |
从 crawl 数据中提取评分维度字段 |
| Step 3 | l1-text-transform |
生成标注报告、特征总结 |
| Step 4 | l1-diff-checker |
对比 benchmark 前后版本差异 |
执行流程
输入: skillName + knowhow + benchmark初稿 + crawlData
│
▼ Step 1: 审查 Benchmark (l1-file-read)
┌──────────────────────────────────┐
│ 读取现有 benchmark.md │
│ 检查评分维度是否完整 │
│ 确认各维度权重是否合理 │
└────────────┬─────────────────────┘
│
▼ Step 2: 逐项标注 (l1-data-extract)
┌──────────────────────────────────┐
│ 对每个 crawl 数据项: │
│ - 按 benchmark 各维度提取特征 │
│ - 打分 (0-100) │
│ - score ≥ 70 → good_testdata │
│ - score < 70 → bad_testdata │
└────────────┬─────────────────────┘
│
▼ Step 3: 特征提取 (l1-text-transform)
┌──────────────────────────────────┐
│ 从 good/bad 数据中: │
│ - 提取 good 共性特征 │
│ - 提取 bad 共性问题 │
│ - 生成改进建议 │
└────────────┬─────────────────────┘
│
▼ Step 4: 完善 Benchmark (l1-diff-checker)
┌──────────────────────────────────┐
│ 用标注结果反哺 benchmark: │
│ - 补充具体案例引用 │
│ - 调整分数阈值 │
│ - 输出最终版 benchmark.md │
│ - 生成版本差异报告 │
└──────────────────────────────────┘
输出结构
digest/
├── knowhow.md ← 知识合成(来自 hunt)
├── benchmark_v1.md ← 评分标准归档
├── industry_baseline.md ← 行业基线记录
├── good_testdata/
│ ├── good_01_{title}.md ← score ≥ 70
│ └── good_02_{title}.md
└── bad_testdata/
├── bad_01_{title}.md ← score < 70
└── bad_02_{title}.md
标注格式
每个标注项需包含:
{
"filename": "good_01_xxx.md",
"source": "来源",
"score": 82,
"dimensions": { "维度1": 90, "维度2": 75 },
"content": "标注后的内容"
}
输出协议
输出最后必须以 [RESULT: DONE/ERROR]...[/RESULT] 标记收尾。