/install opc-self-check
发布前自查自纠向导
1. 定位与用途
定位:Skill/Agent发布前的标准化质量把控工具,确保每个产出都经过案例支撑、一致性验证、创新确权、商业化审核和竞品卡位的全链路检验。
适用场景:
- 新Skill/Agent首次发布前
- 重大版本迭代后重新发布
- 参加平台评选/推荐前
- 软著/专利申请前的自我诊断
核心价值:
- 提供可量化的质量评分(偏离度\x3C15%通过)
- 生成符合2026软著新规的"人类智力贡献"证据链
- 输出可直接用于IP申请的创新点说明书
- 发现商业化短板并给出校正方案
2. 检查项总览
| 序号 | 检查项 | 阻塞级别 | 阈值 |
|---|---|---|---|
| 1 | 案例支撑验证 | 阻断 | ≥10个,目标20个 |
| 2 | 一致性检查 | 阻断 | 偏离度\x3C15% |
| 3 | 竞品分析与卡位 | 阻断 | 卡位清晰度≥3分 |
| 4 | 创新独特点提炼 | ⚠️警告 | ≥3个创新点 |
| 5 | Prompt工程文档化 | 阻断 | 有完整迭代记录 |
| 6 | IP与版权检查 | 阻断 | 零风险或已标注 |
| 7 | 商业钩子检查 | ⚠️警告 | ≥2个有效钩子 |
| 8 | 商业化审核与校正 | 阻断 | 定价偏离\x3C30% |
| 9 | 合规与安全 | 阻断 | 零违规 |
3. 详细检查流程
Step 1: 案例支撑验证
检查标准:
- 数量要求:≥10个案例,目标20个
- 场景覆盖:正常场景×5、边界条件×3、异常输入×2
- 质量要求:每个案例包含 输入→输出→评分(1-5)
操作步骤:
- 列出Skill/Agent设计的核心功能点(3-5个)
- 为每个功能点设计2-4个测试案例
- 执行案例,记录输入输出
- 评分并汇总到案例支撑报告
评分标准:
| 分数 | 案例数量 | 场景覆盖 |
|---|---|---|
| 5分 | ≥20个 | 全覆盖+边界+异常 |
| 4分 | 15-19个 | 4类场景覆盖 |
| 3分 | 10-14个 | 基本覆盖 |
| 2分 | 5-9个 | ⚠️需补充 |
| 1分 | \x3C5个 | 阻断发布 |
输出:案例支撑报告.md
Step 2: 一致性检查(核心创新)
为什么做:同一输入多次执行,输出偏离度>25%说明存在随机性或逻辑不稳定,无法保证用户体验。
偏离度计算维度(权重分配):
| 维度 | 权重 | 计算方法 |
|---|---|---|
| 结论一致性 | 40% | 核心结论相同=0分,相异=100分 |
| 结构一致性 | 25% | 报告框架差异段落数/总段落数×100 |
| 数据一致性 | 20% | 关键数字偏差绝对值/平均值×100 |
| 建议一致性 | 15% | 行动建议方向相同=0,相异=100 |
综合偏离度 = Σ(维度得分×权重)
操作步骤:
- 选择3个典型测试输入
- 对每个输入执行3次完整流程
- 对比3次输出的4个维度
- 计算综合偏离度
- 出具偏离度报告
阈值判定:
| 偏离度 | 判定 | 处置 |
|---|---|---|
| \x3C15% | ✅通过 | 可发布 |
| 15-25% | ⚠️需优化 | 回到Step 5优化Prompt |
| >25% | 不合格 | 必须重新调试 |
示例:查新检索Skill一致性测试
- 输入:"TRIZ技术创新方法"
- 第一次输出:结论"TRIZ有效",结构5段,数据"提升30%",建议"推荐使用"
- 第二次输出:结论"TRIZ有效",结构5段,数据"提升28%",建议"可考虑使用"
- 第三次输出:结论"TRIZ有效",结构6段,数据"提升35%",建议"强烈推荐"
- 偏离度计算:结论0+结构5%+数据15%+建议10%=综合约7% ✅通过
输出:一致性检测报告.md(含3次输出对比+偏离度评分+改进建议)
Step 3: 竞品分析与卡位
操作步骤:
3.1 竞品扫描
- 在扣子商店/GitHub/Coze等平台搜索同类关键词
- 筛选功能相似度>60%的作为直接竞品
- 采集信息:名称/作者/功能描述/定价/评分/下载量
3.2 功能异同拆解
- 列出我方功能清单
- 列出竞品功能清单
- 制作差异化矩阵表
| 功能点 | 我方 | 竞品A | 竞品B | 差异评价 |
|---|---|---|---|---|
| 案例支撑 | ✅10个 | ❌无 | ✅15个 | 我方达标 |
| 一致性验证 | ✅有 | ❌无 | ✅有 | 差异化优势 |
| ... | ... | ... | ... | ... |
3.3 卡位评估
| 维度 | 评分(1-5) | 说明 |
|---|---|---|
| 卡位清晰度 | 目标用户是否明确 | |
| 差异化程度 | 与竞品的差异是否可感知 | |
| 市场空间 | 该细分市场是否足够大 |
3.4 护城河分析
- 独家功能是否可被快速模仿?
- 护城河来源:IP保护/数据积累/网络效应/先发优势
判定标准:
| 卡位清晰度 | 差异化程度 | 市场空间 | 判定 |
|---|---|---|---|
| ≥4 | ≥4 | ≥3 | ✅可发布 |
| ≥3 | ≥3 | ≥3 | ⚠️可发布但需强化 |
| \x3C3 | 任意 | 任意 | 重新定位 |
输出:竞品分析与卡位报告.md
Step 4: 创新独特点提炼
要求:提炼3-5个独特创新点
每个创新点格式:
创新点编号:INNO-XXX
技术特征:[具体描述]
与现有方案差异:[对比说明]
解决的问题:[痛点描述]
可申请IP类型:[软著/发明专利/实用新型/外观设计/商标]
非显而易见性论证:[为什么别人没想到]
非显而易见性论证要点:
- 该创新解决了什么技术难题?
- 本领域技术人员是否会认为这是显而易见的?
- 是否产生了预料不到的技术效果?
示例(查新检索Skill创新点):
创新点编号:INNO-001
技术特征:基于语义理解的竞品动态追踪机制
与现有方案差异:传统查新依赖关键词匹配,本方案引入语义向量聚类
解决的问题:关键词查新漏检率高、无法发现隐性竞品
可申请IP类型:软件著作权
非显而易见性论证:本领域通常采用规则匹配方案,语义理解在查新场景的应用需要跨领域知识迁移,非本领域技术人员显而易见
输出:创新点说明书.md(可直接附在软著申请材料中)
Step 5: Prompt工程文档化
核心价值:证明"人类智力贡献",符合2026软著新规要求。
文档结构:
版本 | 日期 | 迭代内容 | 修改原因 | 效果对比
V1.0 | 2024-01 | 初始设计 | - | 基础可用
V1.1 | 2024-01 | 增加边界处理 | 测试发现异常输入崩溃 | 稳定性提升
V2.0 | 2024-02 | 重构逻辑结构 | 用户反馈结构混乱 | 清晰度提升40%
操作步骤:
- 收集所有历史版本Prompt
- 标注每次修改的内容和原因
- 对比修改前后的效果差异
- 汇总为时间线文档
证据链要求:
- 原始版本文件(有日期戳)
- 修改记录(who/when/what/why)
- 效果验证数据(测试截图/评分对比)
输出:Prompt迭代文档.md(时间线+版本对比+修改理由+效果验证)
Step 6: IP与版权检查
检查清单:
| 检查项 | 状态 | 风险标注 |
|---|---|---|
| 引用第三方内容是否已获授权 | ✅/❌ | - |
| 输出内容是否包含他人IP | ✅/❌ | 如有请标注 |
| 版权声明是否到位 | ✅/❌ | - |
| 作者标识是否完整 | ✅/❌ | - |
| 是否关联已有IP证书 | ✅/❌ | 商标/软著/专利号 |
| 商标申请状态 | ✅/❌ | 87381613(AI5S)41类驳回,42+38类申请中 |
风险等级:
| 等级 | 说明 | 处置 |
|---|---|---|
| 🟢低风险 | 仅内部引用,已标注 | 可发布 |
| 🟡中风险 | 有通用素材未标注 | ⚠️建议补充标注 |
| 🔴高风险 | 有明显侵权内容 | 必须修改后发布 |
输出:IP合规检查清单.md
Step 7: 商业钩子检查
钩子设计要求:
- 每个Skill设置2-3个引流钩子
- 钩子指向的产品必须存在且可访问
- A引B则B也引A(互链闭环)
钩子类型:
- 功能互补钩子:"使用本Skill后,推荐搭配XXX实现完整流程"
- 进阶升级钩子:"想要高级功能?请访问XXX"
- 场景延伸钩子:"类似场景的解决方案:XXX"
检查项:
- 钩子指向的页面/产品是否存在
- 钩子话术是否自然(非硬广)
- A→B→A互链是否闭环
- 有无孤岛节点(无任何入链或出链)
输出:商业钩子地图.md(含节点关系图+话术文案)
Step 8: 商业化审核与校正
8.1 报价合理性审核
定价公式:
合理价格 = 算力要求系数 × 使用频率系数 × 价值密度系数
| 系数类型 | 取值范围 | 说明 |
|---|---|---|
| 算力要求 | 1.0-2.0 | 简单=1.0,复杂=2.0 |
| 使用频率 | 0.8-1.5 | 低频=0.8,高频=1.5 |
| 价值密度 | 1.0-3.0 | 通用=1.0,专业=3.0 |
梯度校验:
| 定价区间 | 类型 | 系数组合示例 |
|---|---|---|
| 1-3元 | 轻量级 | 1.0×1.0×1.0=1.0 |
| 4-6元 | 标准级 | 1.3×1.2×1.5=2.3→取4元 |
| 7-9元 | 专业级 | 1.8×1.3×2.5=5.85→取7元 |
校正触发条件:
- 定价偏离公式计算值>30% → ⚠️需校正
- 偏离>50% → 必须校正
校正方案(定价偏离时):
- 调整功能复杂度匹配定价
- 调整目标用户群匹配定价
- 重新评估价值密度
8.2 套餐组合审核
组合折扣要求:
- 套餐折扣在8-9折之间(低于8折影响利润)
- 套餐内Skill功能互补性>50%
判定标准:
| 功能重叠率 | 判定 | 处置 |
|---|---|---|
| \x3C30% | ✅合理 | 可组合 |
| 30-50% | ⚠️需评估 | 考虑拆分或重组 |
| >50% | 🔴重叠高 | 建议重组套餐 |
8.3 关联引流校正
引流路径校验:
- 指向的产品/页面是否存在
- 跳转链接是否有效
- 话术描述与实际是否匹配
孤岛检查:
- 是否有Skill没有任何入链
- 是否有Skill没有任何出链
校正触发:
| 问题类型 | 判定 | 处置 |
|---|---|---|
| 指向不存在 | 阻断 | 必须创建或删除钩子 |
| 存在孤岛 | ⚠️警告 | 建议补充引流路径 |
8.4 商业化一致性校正
一致性检查项:
| 检查项 | 一致性要求 |
|---|---|
| 定价vs定位 | 高端定位不低于6元,低端不高于4元 |
| 免费vs付费 | 边界清晰,无模糊地带 |
| 试用期 | 试用功能明确,时长合理(7-30天) |
校正方案(不一致时):
- 重新定义定位层级
- 调整定价匹配定位
- 明确免费/付费边界
Step 9: 合规与安全
检查清单:
| 合规项 | 检查内容 | 风险等级 |
|---|---|---|
| 2026软著新规 | 是否有人类智力贡献证据 | 必检 |
| 数据隐私 | 是否收集用户数据,是否有隐私政策 | 必检 |
| 敏感词 | 是否包含违规内容/敏感词 | 必检 |
| 第三方服务 | 调用的API是否合规 | 必检 |
| 年龄限制 | 是否有未成年限制要求 | 选检 |
敏感词自检工具:使用关键词库扫描(需自行维护敏感词库)
输出:合规检查清单.md
4. 校正机制
阻塞级别定义
| 级别 | 符号 | 含义 | 处置方式 |
|---|---|---|---|
| 阻断型 | | 必须修改才能发布 | 阻塞流程,不修改无法进入下一步 |
| 警告型 | ⚠️ | 建议修改但可发布 | 不阻塞,但会在报告中标注 |
| 通过型 | ✅ | 符合标准 | 可进入下一步 |
校正方案模板
问题:[具体问题描述]
当前状态:[不符合标准的现状]
标准差距:[与标准的差距]
推荐方案:[最推荐的校正方案]
备选方案1:[备选方案]
备选方案2:[备选方案]
验证方式:[如何确认校正有效]
5. 输出附件包
文件清单
发布附件包/
├── 自查报告.md # 汇总所有检查结果
├── 案例支撑报告.md # Step 1产出
├── 一致性检测报告.md # Step 2产出
├── 竞品分析与卡位报告.md # Step 3产出
├── 创新点说明书.md # Step 4产出
├── Prompt迭代文档.md # Step 5产出
├── IP合规检查清单.md # Step 6产出
├── 商业钩子地图.md # Step 7产出
├── 商业化审核报告.md # Step 8产出
└── 合规检查清单.md # Step 9产出
自查报告结构
# [Skill名称] 发布前自查报告
## 基本信息
- Skill名称:
- 版本号:
- 检查日期:
- 检查人员:
## 检查结果汇总
| 检查项 | 结果 | 评分 | 阻塞级别 |
|--------|------|------|----------|
| 案例支撑验证 | ✅通过 | 4.5/5 | - |
| 一致性检查 | ✅通过 | 12%偏离度 | - |
| ... | ... | ... | ... |
## 综合评分
总体得分:[X]/10
是否可发布:[是/否,有X项阻断,Y项⚠️警告]
## 详细检查结果
[各检查项的详细输出]
## 待整改项
| 序号 | 检查项 | 问题 | 校正方案 | 截止日期 |
|------|--------|------|----------|----------|
| 1 | ... | ... | ... | ... |
## 附件清单
- [x] 案例支撑报告.md
- [x] 一致性检测报告.md
- ...
---
检查人签名:__________
日期:__________
6. 与其他Skill联动
联动AI资产知识产权保护Skill
- 创新点说明书直接同步到IP档案卡
- Prompt迭代文档作为软著申请证据
- 检查结果自动更新到IP管理台
联动查新检索Skill(示例)
- 使用查新检索验证竞品分析中的市场空白
- 创新点新颖性验证
7. 使用示例:查新检索Skill自查
案例支撑验证
- ✅ 覆盖场景:TRIZ技术创新、企业专利布局、竞品技术追踪等
- ✅ 案例数量:12个(≥10个通过)
- ✅ 评分:4/5
一致性检查
- 测试输入:"TRIZ技术创新方法"
- 3次输出偏离度:8% ✅ 通过
竞品分析
- 直接竞品:Coze平台2个同类Skill
- 差异化:独家"语义理解+动态追踪"功能
- 卡位评分:4/5
创新点提炼
- INNO-001:语义理解查新机制
- INNO-002:多源信息聚合引擎
- INNO-003:智能推荐升级路径
Prompt迭代
- V1.0→V1.1:增加异常处理
- V1.1→V2.0:重构逻辑结构,提升清晰度40%
商业化审核
- 定价:4元(标准级,合理)
- 套餐:与"技术尽调Skill"组合,折扣85%
- 引流:钩子指向"AI资产知识产权保护Skill" ✅
最终结论
✅ 可发布,有1项⚠️警告(建议补充更多边界测试案例)
8. 快速检查清单
发布前必须确认
- 案例≥10个,且有完整输入→输出→评分
- 一致性测试偏离度\x3C15%
- 竞品分析完成,卡位清晰
- 创新点≥3个,有非显而易见性论证
- Prompt迭代文档完整,有版本时间线
- IP风险已评估,无高风险项
- 商业钩子≥2个,互链闭环
- 定价符合公式,偏离\x3C30%
- 合规检查通过
一键自检命令
本Skill支持分步执行:
1. 先做Step 1-2(案例+一致性)→ 核心质量保障
2. 再做Step 3-5(竞品+创新+Prompt)→ IP确权
3. 最后做Step 6-9(IP+钩子+商业+合规)→ 商业保障
9. 参考文档索引
| 文档名 | 内容 | 用途 |
|---|---|---|
| 一致性检测方法.md | 偏离度计算公式+示例 | Step 2执行参考 |
| 竞品分析与卡位方法.md | 竞品拆解+卡位评估 | Step 3执行参考 |
| 创新点提炼模板.md | 创新点标准化格式 | Step 4执行参考 |
| Prompt迭代文档模板.md | 版本记录格式 | Step 5执行参考 |
| 商业化审核与校正手册.md | 定价+套餐+引流 | Step 8执行参考 |
| 发布前自查评分表.md | 评分标准+阈值 | 全流程参考 |
版本:v1.0 适用对象:胡田-OPC导师体系下的所有Skill/Agent 更新日志:
- v1.0 2024-02 初始版本,基于用户需求文档构建
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install opc-self-check - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/opc-self-check触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
胡田 OPC导师 发布前自查向导 是什么?
Skill/Agent发布前的标准化质量把控工具,确保产出经过案例支撑、一致性和合规检查. 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 49 次。
如何安装 胡田 OPC导师 发布前自查向导?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install opc-self-check」即可一键安装,无需额外配置。
胡田 OPC导师 发布前自查向导 是免费的吗?
是的,胡田 OPC导师 发布前自查向导 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
胡田 OPC导师 发布前自查向导 支持哪些平台?
胡田 OPC导师 发布前自查向导 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 胡田 OPC导师 发布前自查向导?
由 golngod(@golngod)开发并维护,当前版本 v1.0.0。