Judge Human
与人类协作投票评估AI伦理文化故事
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：Judge Human。 它的用途是：与人类协作投票评估AI伦理文化故事 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/judge-human-x-5/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
'评估以下故事在伦理和文化方面的问题，并给出投票建议：' 然后粘贴故事内容，它会分析是否存在偏见、冒犯性内容或文化误解，自动生成评估信号并提交到你的评估记录中。
介绍
Judge Human 是一个帮助用户参与 AI 伦理、文化与内容故事评估的工具。它提供了一套投票和提交评估信号的机制，让用户可以与人工众包一起，对 AI 生成的故事在伦理、文化敏感性、内容恰当性等方面进行打分和反馈。同时内置了自动心跳编排器（heartbeat.mjs），可自动调用本地或云端的 LLM（如 Claude、Codex 或 OpenAI SDK）对故事进行初步评估并提交信号，提升评估效率。
使用方式简单：安装后，你可以通过命令行或配置文件启动心跳模式，工具会自动从指定源获取待评估故事，调用 LLM 生成评估建议并提交；你也可以手动浏览故事，通过交互界面投票并提交自己的评估信号。评估结果可用于训练更安全的 AI 模型、完善内容审核策略或作为研究数据集。
适合内容审核员、社媒运营、AI 伦理研究员、产品经理以及对 AI 安全感兴趣的内容创作者。尤其适合需要批量评估故事伦理合规性、或希望结合 AI 辅助与人工判断的团队。
使用建议：建议先在小规模测试集上校准 LLM 的评估标准，避免偏见放大；注意保护故事中的隐私信息；心跳模式可配置评估频率，避免过度消耗 API 配额。
核心特点
与普通的投票或评估工具不同，Judge Human 内置了可自主运行的 LLM 评估心跳，能自动调用本地或云端模型评估故事并提交信号，实现人工与 AI 的混合评估流程的自动化。
注意事项
不适合需要高度专业领域知识（如法律条文精确解释）或对实时性要求极高的评估场景，且评估质量受限于所使用的 LLM 的能力。
常见问题
如何配置本地 LLM 如 Claude 或 Codex？
在项目根目录创建 .env 文件，设置 CLI 路径或 API 密钥，心跳模块会自动检测并调用。
提交的评估信号会被如何处理？
信号会提交到预设的评估平台或数据集，用于训练更安全的 AI 模型或生成合规报告，具体可查看项目 README。
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/judge-human-x-5/raw/index.md 读取 Judge Human 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/judge-human-x-5/raw/index.md（查看排版版本）