用途
persona-evaluator 是 OpenPersona 框架中的人格质量审计工具，用于对任意 OpenPersona 人格包（或同类 LLM 智能体人格）进行质量评估。它按照 4+5 框架标准打分：4 层（Soul · Body · Faculty · Skill）× 5 个系统概念（Evolution · Economy · Vitality · Social · Rhythm），并附加 Constitution 合规门禁。
主要能力
结构模式（默认）通过 CLI 运行，具有确定性，适合 CI 集成。它读取 persona.json、生成产物和 soul 文件，输出 9 个维度的结构化报告：
- Soul 层：identity、character、aesthetic
- Body 层：environment、runtime
- Faculty 层：tools、capabilities
- Skill 层：外部技能包
- Evolution：学习循环
- Economy：成本 / token 预算
- Vitality：健康检查
- Social：A2A 行为
- Rhythm：节奏 / 激活条件
- Constitution：§1–§5 合规门禁
每个维度产生 0–10 分、问题列表（✗）和建议（→）。总分是严重程度加权平均值。若检测到 Constitution §3 安全违规，总分上限为 3 分。
评分严重程度（strict / normal / lenient）由人格声明的角色决定。内置角色配置包括 assistant、companion、tool、expert、guide、entertainer；若 soul/identity.role 缺失或无法识别，回退到 assistant。
语义模式（LLM 驱动）用于定性评审，评估 background、personality、speakingStyle、behavior-guide.md 中的语气保真度等叙事质量。分为自评（self-evaluation）和同行评审（peer-evaluation）两种场景，各自带有反偏见指令。
黑盒语义评估用于无法读取对方 persona.json 的场景，按数据来源分为三个层级：A2A pack-content 握手（高置信度，无上限）、显式同意 + 结构化探针（中置信度，上限 8/10）、被动观察公开材料（低置信度，上限 6/10）。
使用方式
快速开始命令：
# 评估已安装的人格（静态 / 结构）
npx openpersona evaluate <slug>
# JSON 输出（用于脚本或 CI）
npx openpersona evaluate <slug> --json
# 保存报告到文件（始终为 JSON；与 --output 同时使用时无需 --json）
npx openpersona evaluate <slug> --output report.json
# 嵌入可评估的人格内容，供 LLM 评估器进行语义判断
npx openpersona evaluate <slug> --pack-content
模式选择：结构模式为默认；仅当用户明确要求叙事质量评审（如“evaluate me semantically”“self-review my pack”“qualitative audit”）时切换到语义模式；仅当无法读取对方 persona.json 时切换到黑盒模式。
修复路径：先修复 §3 违规，再修复问题（✗），最后处理建议（→）。Soul 层修复可通过 npx openpersona refine <slug> --emit 和 --apply 完成；结构修复直接编辑 persona.json 后运行 npx openpersona update <slug> 重新生成。修复后重新运行评估验证。
CI 集成示例：
# .github/workflows/persona-quality.yml
- name: Evaluate persona quality
run: |
npx openpersona evaluate ${{ env.PERSONA_SLUG }} --output report.json
SCORE=$(jq '.overallScore' report.json)
if [ "$SCORE" -lt 6 ]; then
echo "Persona quality score $SCORE < 6 — review required"
exit 1
fi
适用场景
- CI 中作为人格质量门禁
- 对自有人格包进行打磨评审
- 对磁盘上的人格包进行同行评审
- 对远程或非 OpenPersona 智能体进行黑盒评审
限制
- 语义模式仅在用户明确要求时触发，默认使用结构模式。
- 黑盒模式受数据来源层级限制，置信度有上限（8/10 或 6/10）。
- Constitution §3 违规会硬性限制总分上限为 3 分。
- 若 soul/identity.role 缺失或无法识别，回退到 assistant 角色配置。
安装
persona-evaluator 随 OpenPersona 框架捆绑发布，安装框架后即可使用：
npm install -g openpersona
# persona-evaluator 已包含 — 无需单独安装
npx openpersona evaluate <slug>
独立分发包也可在 GitHub 的 acnlabs/persona-evaluator 获取，并列于 openpersona.co/skill/persona-evaluator。
当前版本：0.3.4。