用途：为 AI 输出质量评估提供客观、可复用的评分标准，避免主观判断导致评估不一致。
主要能力：围绕七个核心质量维度展开——准确性（信息是否正确、可验证、有无幻觉）、相关性（是否回应用户真实问题、内容是否必要）、完整性（是否覆盖所需内容、有无缺口）、有用性（用户能否据此完成目标）、清晰度（是否易懂、结构是否良好）、语气适当性（是否符合语境预期）、安全性（是否无有害、偏见或不适当内容）。
使用方式：为每个维度定义评分量表，例如准确性 1-5 分，从“所有主张可验证且正确、无幻觉”到“重大幻觉或自信地给出事实错误信息”。随后按用例为各维度设定权重，例如医疗 AI 侧重准确性与安全性，创意写作 AI 侧重有用性与语气，编程 AI 侧重准确性与完整性，客服 AI 侧重语气与有用性。最后进行量表校准：提供各分数段的锚点示例、组织多名评估者对同一输出打分并讨论分歧、测量评估者间一致性并持续修订量表、记录模糊案例的评分指引。
适用场景：AI 产品评测、模型输出质量把关、人工标注与评审流程、不同用例下的质量优先级设定。
限制：资料未提供具体实现代码、工具集成方式或自动化评估方案；权重数值与量表分制需按实际用例自行确定。