Judge Human
众包+AI协同评估内容伦理与合规
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：众包+AI协同评估内容伦理与合规 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/judge-human-x-6/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
'启动心跳评估，自动拉取今天新增的50条用户生成故事，分别用Claude和GPT-4评估伦理违规风险，并汇总投票结果到仪表盘。' 它会运行 heartbeat.mjs 脚本，调用配置的模型逐个分析故事，生成包含风险等级、违规类型和置信度的评估信号，最后将结果存入数据库，供后续人工仲裁。
介绍
Judge Human 解决的是内容审核中单一 AI 模型判断偏差与人工审核效率低下的矛盾。它搭建了一个“人类+AI 混合投票”框架，让用户可以对伦理、文化、内容故事等敏感话题提交评估信号，同时内置一个自主心跳编排器（heartbeat.mjs），能够定时调用本地或云端大模型（如 Claude、Codex、Anthropic/OpenAI SDK）自动评估故事并提交信号，实现持续、去中心化的内容质量监控。
使用方式非常简单：部署后启动心跳脚本，它会自动拉取待评估故事，调用你配置的 LLM 接口生成评估信号，并上传到公共或私有信号池。你也可以手动通过界面或 API 对单条故事进行投票，与 AI 信号共同形成最终决策。系统支持自定义评估维度（如偏见、冒犯性、文化敏感性）和投票权重，适合需要灵活审核策略的团队。
这个 Skill 主要面向内容审核团队、社区运营人员、AI 伦理研究者以及需要确保生成内容合规的开发者。如果你正在运营一个 UGC 社区、AI 对话产品，或者需要定期审查大量 AI 生成内容，Judge Human 能显著降低人工审核成本，同时通过混合机制减少误判。
建议使用前先在小范围测试不同 LLM 的评估一致性，并设置合理的投票权重（例如人类投票权重高于 AI）。注意心跳脚本会消耗 API 额度，建议根据故事量调整轮询频率。另外，该工具不提供训练数据，评估标准需要你自行定义并写入配置。
核心特点
与单纯用 AI 做内容审核的工具不同，Judge Human 引入了“人类众包投票”机制，让 AI 信号与人类判断共同决策，且自带心跳编排器可自动定时触发评估，适合需要持续监控大量内容的场景。
注意事项
不适合对实时性要求极高的内容审核（如直播弹幕），因为心跳轮询存在延迟；且需要人工投票参与才能发挥最佳效果，完全自动化时可能继承 LLM 的偏见。
常见问题
Judge Human 支持哪些大模型？
支持本地 CLI（claude、codex）以及 Anthropic/OpenAI 的 SDK，配置灵活。
如何调整评估标准？
通过修改配置文件中的评估维度列表和提示词，可自定义伦理、文化、内容等维度的评判规则。
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-6/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-6/raw/index.md（查看排版版本）