muse-agent-example/.agent/skills/score-content-quality/SKILL.md

name, description, disable-model-invocation

name	description	disable-model-invocation
score-content-quality	按独立 rubric 评分在线正文、正文回放或细纲回放，产出逐维分数、引文证据与理由。候选交付用户前或回放实验需要独立质量判断时使用；只评分不裁决——集合级通过/不通过归 adjudicate-quality-gate；不改候选、不放宽阈值。	true

质量评分(scenario: quality_gate | 保护节点→judge | 上下文=writer 基线包,同证独立)

何时用:候选章交付用户前评分(C6);eval 收敛环的打分步。硬阻断三维(source_safety/output_compliance/static_contract)是规则层检查,不在评委职权。

评分不等于裁决。 本 Skill 回答"这一章多好"，输出逐维分数与证据；"这一组样本够不够放行"由 adjudicate-quality-gate 按父仓专题-04 的固定顺序裁决。达标口径（维度、锚点、阈值）的单一来源在本 Skill，裁决器导入而不复制。

输入

模块	职责
scripts/writer_rubric.py	正文 rubric 维度定义与结构化评审裁决（writer_replay/quality_gate）；达标口径单一来源。
scripts/fine_outline_rubric.py	细纲 rubric 维度定义与报告校验（fine_outline_replay）。
scripts/run_writer_blind_judge.py	blind judge v4 输入/报告绑定与 v3 模型输出适配、独立评审编排（向下引用 execute-role-task）。

依赖方向：本 Skill 向下引用 execute-role-task 与 record-run-evidence，向上被 evaluate-frozen-replay、replay-writer-gate 与 adjudicate-quality-gate 引用。

元数据驱动

维度体系是元数据(专题-04 §4 质量策略族)——维度/阈值/重写次数由策略定义,评委只执行不自造;策略变(如加维度),本 skill 更新表格,judge 一字不改。

叙事关键维度(各 1–5;三维全部 ≥4.0 = 过门;不达标触发 eval 环重写建议)

维度	5 分长什么样
设定一致性 canon_compliance	与已确认正文/知识卡/正式规划/状态台账零冲突;有出乎意料处,回看全在设定与伏笔之内
角色声音 character_voice	语言指纹可辨认——遮住名字能认出谁在说话;行为符合行事逻辑与近期章节表现
场景结构 scene_structure	场景三件套(目标/推进/收束)齐整,因果与视角不断裂,与上章即时局面无缝衔接

非关键维度(各 1–5;只产生建议,不单独否决候选)

维度	5 分长什么样
文风贴合 style_fit	对照文风画像与达标样张无违和;AI 味黑名单零命中
节奏张力 pacing_tension	章目标完成,局面发生不可逆变化;章末钩子让人想点下一章
信息密度 information_density	不过度解释不空泛;新信息与埋设按需给,无灌水段
情绪连续 emotional_continuity	情绪变化有过渡,不突兀跳变
可读性 readability	段落长度与句式无阅读阻力

输出合同

返回当前调用要求的结构化评分结果：逐维分数、引文证据和理由。报告存储位置由编排器决定；judge 不读取或写入创作目录。

数据边界

不读写创作正文/规划表。外部副作用：经 execute-role-task 的评委模型调用；raw prompt/response 由 record-run-evidence 落受控归档；稳定报告后可写 example_lesson（效果信号，非正文）。评分报告只留分数、引文、理由与哈希。

红线

• 只评分，不改候选、不放宽阈值。维度、阈值与重写次数是元数据（父仓专题-04 质量策略族），评委只执行不自造。
• 不产生 Gate 终态。集合级通过/不通过只能由 adjudicate-quality-gate 产生，本 Skill 与人工都不得改写。
• 每维必须给出可定位的引文证据；无证据的分数按不合约处理，失败关闭。
• 盲评隔离与逐字引文是硬门，不因重试放宽；第三稿仍不合约即失败关闭。

细纲回放 profile（fine_outline_replay）

细纲评分是结构事实评估，不复用正文 style_fit、readability、文风一致性、文笔 等维度。每维 1–5 分，分数必须有结构化证据摘要；评委只使用冻结快照和评测侧的 reference scaffold proxy，不读取目标章全文。

维度 ID	评分问题
structure_completeness	目标、关键事件、实体、伏笔、状态变化和钩子是否齐全
direction_causality	关键冲突、结果方向和事件因果是否命中且成立
order_pacing	事件先后和章内推进节拍是否接近结构化标准
entity_state	实体身份、阵营、能力层级和 N 时点状态是否一致
foreshadowing_action	伏笔埋设、推进、回收和时机是否正确
handoff_hook	能否从 N 时点自然承接，并立住下一步钩子

评审报告使用以下最小形状：

profile: fine_outline_replay
scores:
  direction_causality:
    score: 4
    evidence: "事件-2 的触发和结果方向与标准事实摘要一致"

两次独立评审的同维差异大于 0.5 时只输出稳定性警告，不据此下卡效用结论。三臂顺序、arm 名称和卡 manifest 对评委隐藏；汇总报告分别给出每维分数、结构门结果、B-A 和 C-A，不压成没有统计意义的单一“卡质量总分”。

正文回放 profile（writer_replay）

正文回放与在线 quality_gate、细纲 fine_outline_replay 完全独立。当前策略版本为 writer-replay-rubric-v2：四个通用维度跨章节保持同义，另一个兼容维度按预注册场景类型加载独立问题、判据和五档分数锚点。每位 fresh 匿名评委最多调用三次：首轮或后续已返回草稿但被本地稳定合同拒绝时，可携带原草稿与错误原因纠错最多两次；任一轮是带可信成本回执的瞬时 API_ERROR 时，可不带 correction 重发同一盲评输入，但与格式纠错共用三次总调用额度。认证、预算、本地合同或成本未知错误不重试，第三稿仍不合约则失败关闭；逐字引文、完整覆盖和盲评隔离等硬门不因重试而放宽。模型输入同时给出精确候选/维度/断言/约束顺序、期望数组数量、完整评分策略元数据，以及从当前候选确定性切出的逐字引文提示；adapter 仍独立重算笛卡尔积并逐字校验。失败安全诊断只记录错误码、尝试/评委/调用次数、数组计数及缺失/重复/越界计数，完整草稿只进入 raw 归档。adapter 保留全部调用回执，只允许有可信成本的 API 失败回执出现在最终成功之前，并把最终合约报告绑定到对应终稿回执，再绑定 reviewer 身份、候选 hash、字符 offset、输入/报告 hash。每维 0-10 分、0.5 步长；双评委独立无会话，第二评委严格反序。报告在去盲前只保留随机候选 ID，禁止出现 A/B/C 或证据策略名称。

层	维度 ID	评分问题
通用	setting_entity_fidelity	设定、实体、关系、能力边界和冻结时点状态是否保真
通用	fine_outline_fidelity	细纲硬事件、结果方向、伏笔动作、出场实体和章末钩子是否忠实
通用	style_consistency	与冻结历史原文的人物声音、动作习惯、句式和叙事质感是否一致
通用	prose_readability	语言、指代、空间、动作和转场是否准确、自然、清晰
场景	narrative_tension	兼容 ID；必须按当前场景策略评分，不得按抽象通用“紧张度”评分

场景类型	场景评分问题
battle	战斗的空间、攻防因果、策略升级、力量边界和结果代价是否成立
character_dialogue	人物声音、对话目标、潜台词、关系推进和信息交换是否成立
turning_point	转折是否有前因、触发、不可逆变化、人物反应和后续驱动力
information_reveal	信息来源、知情边界、揭示时机、清晰度和揭示后的影响是否成立
returning_character	角色状态与声音是否连续，回归动机、他人反应和剧情作用是否成立

通用维度可以跨章节聚合；场景维度只能在相同场景类型内聚合。跨场景平均会让一类场景的增益抵掉另一类的退化，因此聚合规则是 rubric 的一部分，不是裁决器的自由裁量；据此产生的场景级失败条件见 adjudicate-quality-gate。

每维必须给出具体 reason、在对应候选中唯一可定位的 candidateQuote 和受控 evidenceRefs。模型证据类型只能是 candidate、fine_outline、oracle_assertion 或 judge_inference，引用 ID 必须来自当前匿名输入；盲评输入不含卡，禁止评委声称证据来自 card_index。模型还必须给出每维匿名候选完整排序，并逐候选覆盖全部 oracle assertion 与 hard constraint verdict。双评同维分差大于 0.5 时启动且只启动一次 fresh 第三评委。第三评后，任一评分对差值不大于 0.5 则取三者中位数；否则整章为 invalid_unstable，不得强行计算胜负或进入 Gate 增益统计。

复利合同

• 评分报告与 rubric 版本是 Gate 与归因的输入证据。
• 回写：run_writer_blind_judge_panel 在稳定报告产出后经 propose_lesson_dedup 登记 example_lesson（绑 runId、rubric 版本与候选哈希）；离线测试传 persist_lesson=False。Gate 终态 lesson 仍由 adjudicate-quality-gate 单独登记，标题不冲突。
• rubric 维度/阈值变更必须版本化并留 Git 证据；不得静默改口径冒充同一策略族。