SuperAPI AI 工具集

review-multi

测试与质量

查看项目

更新于 10-15 10:53

技能介绍

用途

review-multi 提供一套系统化框架,用于对 Claude Code 技能进行全面的多维度评审。它通过 5 个独立维度评估技能,将自动化校验与人工评估相结合,输出客观的质量评分和可执行的改进建议,帮助判断技能是否达到生产可用标准。

五个评审维度

  • 结构评审(Structure):YAML frontmatter、文件组织、命名规范、渐进式披露。
  • 内容评审(Content):章节完整性、清晰度、示例、文档质量。
  • 质量评审(Quality):模式合规、最佳实践、反模式检测、代码质量。
  • 可用性评审(Usability):易用性、可学习性、实际效果、用户满意度。
  • 集成评审(Integration):依赖文档、数据流、组件集成、组合能力。

自动化程度

  • 结构:95% 自动化(validate-structure.py)
  • 内容:40% 自动化,60% 人工评估
  • 质量:50% 自动化,50% 人工评估
  • 可用性:10% 自动化,90% 人工测试
  • 集成:30% 自动化,70% 人工评审

评分系统

每个维度按 1-5 分打分:5 优秀、4 良好、3 可接受、2 需改进、1 差。

总分按加权平均计算:

Overall = (Structure × 0.20) + (Content × 0.25) + (Quality × 0.25) + (Usability × 0.15) + (Integration × 0.15)

等级映射:

  • A(4.5-5.0):优秀,生产就绪
  • B(3.5-4.4):良好,小幅改进后可用
  • C(2.5-3.4):可接受,上线前需改进
  • D(1.5-2.4):较差,需大幅返工
  • F(1.0-1.4):不合格,存在重大问题

生产就绪判断:≥4.5 生产就绪;4.0-4.4 可部署但需后续改进;3.5-3.9 需先修复问题;<3.5 未就绪,需大幅返工。

主要操作

操作 1:结构评审

目的:校验文件组织、命名规范、YAML frontmatter 合规性和渐进式披露。自动化程度 95%,通过脚本执行:

python3 scripts/validate-structure.py /path/to/skill [--json] [--verbose]

检查项包括:YAML frontmatter 有效、name 为 kebab-case、description 自然嵌入 5 个以上触发关键词、SKILL.md 存在、文件命名规范、目录结构正确、SKILL.md 小于 1500 行(理想小于 1200)、引用按主题组织、无单体文件、README.md 存在。预计耗时 5-10 分钟。

操作 2:内容评审

目的:评估章节完整性、内容清晰度、示例质量和文档全面性。自动化程度 40%。检查 5 个核心章节(Overview、When to Use、Main Content、Best Practices、Quick Reference)及可选章节(Prerequisites、Common Mistakes、Troubleshooting),统计示例数量(目标 5 个以上)并评估其具体性,评估清晰度和深度。预计耗时 15-30 分钟。

操作 3:质量评审

目的:评估模式合规、最佳实践遵循、反模式检测和代码/脚本质量。自动化程度 50%。检测架构模式(workflow/task/reference/capabilities)、验证文档模式、检查最佳实践、检测反模式(关键词堆砌、单体 SKILL.md、结构不一致、模糊验证、缺少示例、生产环境占位符、忽略错误情况、过度设计、依赖不清、无 Quick Reference),并评估脚本代码质量。

使用方式

  • 快速检查:5-10 分钟
  • 单项操作:15-60 分钟(因维度而异)
  • 全面评审:1.5-2.5 小时

前置条件:待评审技能需为 .claude/skills/[skill-name]/ 格式;可选 Python 3.7+ 和 PyYAML 库用于自动化脚本。

适用场景

  • 上线前验证:部署前评审新技能,及早发现问题
  • 质量保证:对技能进行系统化 QA
  • 识别改进点:通过多维度评估发现具体可执行的改进
  • 持续改进:在开发生命周期中定期评审
  • 生产就绪评估:用客观评分判断是否可上线
  • 技能生态标准:用标准化框架保证多个技能的一致性
  • 更新后验证:重大更新后评审,确保未引入问题
  • 学习与提升:用评审结果改进后续技能开发
  • 团队校准:用客观评分标准统一多位评审者的评估

限制

不适用于:快速语法检查(应直接使用 validate-structure.py)、进行中的草稿、实验性原型。

价值主张

  • 客观:基于详细评分标准的证据化打分
  • 全面:5 个维度覆盖所有质量方面
  • 高效:自动化处理 30%-95% 的检查
  • 可执行:提供具体、按优先级排序的改进建议
  • 一致:标准化清单确保结果可复现
  • 灵活:3 种评审模式(全面、快速检查、自定义)

相关技能(非必需依赖,互补)

development-workflow(技能开发后使用 review-multi)、skill-updater(应用 review-multi 的建议)、testing-validator(与 review-multi 结合进行完整 QA)。