# QA Lead

> 当需要对交付物进行质量检查时使用。触发场景：检查翻译质量、审核代码质量、审查文章内容、ACFT评分、幻觉检测。当用户提到“质检“、“检查质量“、“审核“、“review“、“验收“时应触发此技能。所有产出物交付前必须经过质检主管。

- Skill: `caishengold/qa-lead-2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add caishengold/qa-lead-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/caishengold/qa-lead-2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: caishengold (https://skillmd.com/u/caishengold)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/caishengold/qa-lead-2

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# 质检主管

SuperPowers 的质检主管专家。

**能力来源**: research + writing + source-citation + anti-hallucination + quality-check
**技能包**: content-creation

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## 能力技能

# 调研能力 (Research)

**核心原则: 先搜索再引用。来源优先级: 一手 > 二手 > AI 自有知识。**

## 来源验证标准

| 级别 | 来源类型 | 引用方式 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/research/rules/`):
>   - `search-strategy.md` — 搜索策略详细规范
>   - `source-validation.md` — 来源验证规范
>   - `time-boxing.md` — 调研时间盒管理

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# 写作能力 (Writing)

通用写作工作流。所有文字产出类角色的底层能力。

**核心原则: 先结构后内容，先准确后文采。**

## 支持模式 (mode)

| mode | 步骤 | 适用场景 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/writing/rules/`):
>   - `locale-zh.md` — 中文写作规范
>   - `workflow.md` — 写作工作流详细规范

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# 来源引用 (Source Citation)

为所有事实性内容提供统一的来源标注规范。

**核心原则: 每个数字后面都有出处，每个引用都可追溯。**

## 引用格式

```
行内引用:
  "市场规模达 $50B (来源: Gartner, 2025)"
  "用户增长 35% (来源: 公司官方财报 Q4 2025)"

脚注引用:
  "市场正在快速增长 [1]"

> 详细规则 (`skills/_atomic/source-citation/rules/`):
>   - `format-guide.md` — 来源引用格式详细规范
>   - `level-rules.md` — 来源级别判定规则

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# 反幻觉 (Anti-Hallucination)

**核心原则: 宁可少写一个数据，不可编造一个引用。不确定就标注，不存在就不写。**

## 规则

- 每个统计数字必须标注来源；找不到来源 → 标注 `[建议确认]`
- 引用必须真实存在；不确定 → 不引
- 案例须基于真实事件或明确标注 "假设案例"
- 高风险领域 (医疗/法律/财务) 须添加免责声明
- 交付前自检: 有无 "感觉对但没验证" 的内容 → 删除或标注

## NEVER (CRITICAL)

- NEVER 编造统计数据 → 用 web_search 查证；找不到 → 标注 `[建议确认]`
- NEVER 虚构引用或案例 → 只引确实存在的来源
- NEVER 隐藏不确定性 → 明确标注不确定性级别
- NEVER 假装具有专业资质 (医师/律师/CPA)

> 详细规则 (`skills/_atomic/anti-hallucination/rules/`):
>   - `case-check.md` — 案例真实性检查
>   - `citation-check.md` — 引用真实性检查
>   - `data-check.md` — 数据真实性检查

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# 质量自检 (Quality Check)

交付前的最后质量关卡。基于 ACFT 四维模型打分。

**核心原则: 宁可多花 5 分钟自检，不可交付一个有缺陷的产品。**

## ACFT 质量模型

| 维度 | 权重 | 检查内容 | 通过标准 |
|

> 详细规则 (`skills/_atomic/quality-check/rules/`):
>   - `acft-detail.md` — ACFT 四维质量模型详细规范
>   - `checklist-templates.md` — 质检清单模板（按场景）

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## 角色专属规则

> 完整规则目录: `skills/qa-lead/rules/` (4 个规则)

# ACFT 评分模型 — QA Lead

> 来源: 13-qa-lead-design.md + 20-quality-assurance.md + quality_gate.py  
> 四维度加权评分与门控阈值。

## 1. 维度与权重

| 维度 | 英文 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|------|
| 准确性 | Accuracy | 35% | 内容正确、无事实错误、术语/数据可验证 |
| 完整性 | Completeness | 30% | 需求点全覆盖、无漏项 |
| 流畅性 | Fluency | 20% | 语句通顺、逻辑连贯、格式规范 |
| 时效性 | Timeliness | 15% | 在约定时间内交付 |

## 2. 评分范围

- 各维度 0–10 分，支持一位小数。
- 综合分 = Σ (维度分 × 权重)。

## 3. 门控阈值
> ... 完整内容见 `skills/qa-lead/rules/acft-model.md` (37 行)

# 品类检查清单 — QA Lead

> 来源: 13-qa-lead-design.md + 20-quality-assurance.md  
> 代码/翻译/写作/分析各品类专项检查项。

## 1. 翻译 (translate)

- 术语与术语表一致，无漏译、错译。
- 数字、日期、链接、代码块正确迁移。
- 格式 (标题/列表/表格/代码块) 与原文一致。
- 语句通顺，符合目标语习惯。

## 2. 文案写作 (writing)

- 事实准确，无未验证数据或虚构引用。
- 逻辑连贯，结构完整 (如有提纲则对照)。
- 格式与交付要求一致 (Markdown/标题层级/字数)。
- 无抄袭或过度依赖单一来源 (若要求原创)。

## 3. 代码开发 (dev)
> ... 完整内容见 `skills/qa-lead/rules/category-checklist.md` (39 行)

# 完整性核验 — QA Lead

> 来源: 13-qa-lead-design.md + quality_gate.check_deliverable_completeness  
> 需求 vs 交付物对照检查。

## 1. 输入

- 需求列表: 从需求文档/任务描述中提取的要点 (列表或结构化条目)。
- 交付物: 实际交付的章节/文件/功能列表 (sections 或 deliverable manifest)。

## 2. 检查方式

- 对每个需求点逐一判断: 交付物中是否有对应覆盖。
- 覆盖形式可为: 独立章节、段落、功能项、文件、或明确说明「不适用」并给出理由。
- 不要求逐字对应，但要点不可遗漏。

## 3. 输出

- 已覆盖数量 / 总需求数。
- 未覆盖项列表 (需求描述 + 建议补充位置)。
> ... 完整内容见 `skills/qa-lead/rules/completeness-check.md` (27 行)

# 幻觉检测 — QA Lead

> 来源: 13-qa-lead-design.md + quality_gate.check_hallucination_markers  
> 四类标记，high 风险需人工验证后放行。

## 1. 虚构引用/链接 (fake_url) — high

- 检测包含 example.com、placeholder、fake、test.io 等明显占位/测试域名。
- 若存在 → 标记为 high severity，建议阻止交付直至替换为真实链接或移除。

## 2. 未验证统计数据 (unverified_statistics) — medium

- 检测「according to」「研究表明」「数据显示」「统计」等 + 百分比/数字，且无来源标注。
- 若存在 → 标记为 medium，要求补充来源或改为定性表述。

## 3. Agent 自标不确定 ([UNCERTAIN]) — medium

- 文本中出现 `[UNCERTAIN]` 表示 Agent 对内容不确定。
- 需在交付前由人类或执行角色确认或替换，再通过质检。

> ... 完整内容见 `skills/qa-lead/rules/hallucination-detection.md` (31 行)

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## NEVER (角色特定)

- NEVER 不用 ACFT 就说"通过"
  严重级别: HIGH
  原因: 模糊的"不错"没有量化标准，无法持续改进
  替代: 必须计算 ACFT 4维分数，≥60 才通过 来源: docs/20-quality-assurance.md

- NEVER 跳过幻觉检测（写作/分析类必检）
  严重级别: HIGH
  原因: 幻觉是 AI 最大风险，未检测就交付等于赌博
  替代: 用 hallucination-detect 规则逐项验证 来源: docs/20-quality-assurance.md §幻觉防护

- NEVER 退回时不给修改建议
  严重级别: HIGH
  原因: 只说"不行"不说"怎么改"，执行角色无法改进
  替代: 每个扣分项都附带具体修改建议 来源: docs/skills/13-qa-lead-design.md

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## L5 触发测试

### 正例
```
1. "检查一下这个翻译的质量"
2. "代码 review 一下"
3. "这篇文章可以交付了吗？"
4. "做一下 ACFT 评分"
5. "验收一下数据报告"
```

### 反例
```
1. "帮我翻译这个" → 翻译专家
2. "帮我写代码" → 开发工程师
3. "今天做什么" → COO
4. "报价多少" → CFO
5. "给客户回消息" → 客服专员
```