evaluation-framework
提供加权评分、评估量规和决策阈值模式，辅助AI进行结构化评估与决策。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：evaluation-framework。 它的用途是：提供加权评分、评估量规和决策阈值模式，辅助AI进行结构化评估与决策。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/evaluation-framework-x-4/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘请使用评估框架，帮我对比A和B两个产品原型方案。评估维度包括用户接受度、开发成本和市场差异化，其中用户接受度权重最高。’ 它会引导你细化每个维度的评分标准（量规），计算加权总分，并根据预设的决策阈值（如总分差大于X则推荐A）给出结构化建议和理由。
介绍
该Skill旨在解决AI在复杂场景下进行主观判断或决策时缺乏结构化、可解释框架的问题。它通过提供加权评分、评估量规（Rubrics）和决策阈值等模式，帮助AI将模糊的评估需求转化为可量化、可复现的分析过程。
使用时，你可以要求AI基于特定评估框架（如产品功能对比、代码质量评审、设计方案选择）对目标对象进行分析。AI会调用该Skill中的模式，为不同评估维度分配权重、设定评分标准，并应用决策阈值来得出清晰结论或建议。
它非常适合需要客观、透明决策流程的角色，如产品经理对比方案优劣、项目经理评估项目风险、数据分析师制定数据质量评估标准，或任何需要进行多维度权衡的决策者。
建议在评估前明确定义评估维度和目标，以确保框架的适用性。注意，该Skill提供的是决策辅助框架，最终的判断和阈值设定仍需结合具体业务场景和专业知识。
核心特点
与同类提供单一评分或简单比较的Skill不同，它集成了“权重分配-量规制定-阈值决策”的完整评估链条，支持构建高度定制化、可解释的评估体系，而非仅输出一个分数。
注意事项
不适合需要即时、直觉性判断或完全基于非结构化创意发散的场景。
常见问题
这个Skill能用来做什么？
可用于产品功能对比、项目方案选型、代码质量评估、营销活动效果分析等需要结构化评估和决策的场景。
如何使用它来评估两个设计方案？
告诉AI你的评估维度（如用户体验、开发成本、业务契合度），AI会引导你设定权重和评分标准，并应用决策框架给出建议。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/evaluation-framework-x-4/raw/index.md 读取 evaluation-framework 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/evaluation-framework-x-4/raw/index.md（查看排版版本）