# AI Literacy Generate Deliverable

> Generates long, realistic AI deliverables (candidate results) for AI literacy result-scoring evals from task background, material info, and answer type. Use when building eval samples, simulating 结果评分 outputs, or when deliverables are too short and need to resemble real LLM responses (800-2500+ Chinese chars).

- Skill: `pv56bkd4y8-design/ai-literacy-generate-deliverable` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add pv56bkd4y8-design/ai-literacy-generate-deliverable`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/pv56bkd4y8-design/ai-literacy-generate-deliverable/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: pv56bkd4y8-design (https://skillmd.com/u/pv56bkd4y8-design)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/pv56bkd4y8-design/ai-literacy-generate-deliverable

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# 生成 AI 素养「候选人交付物」

模拟 **AI 按候选人提示词生成的最终结果**（不是提示词本身）。输出须**足够长、有结构、像真实模型成品**。

## 何时使用

- 为 `结果评分v2` 建评测集，需要替换过短的 `candidate_output`
- 用户指定「答案类型」要生成对应档位的交付物
- 需对同一题生成 L/M/H 多档对比样本

## 评测集目录

数据目录（含 `materials/`、`outputs/`、`manifest.json`）默认名为 **`AI素养-结果评分评测集`**，位于当前工作区或其子路径。

自定义路径：

```bash
export AI_LITERACY_EVAL_ROOT="/绝对路径/你的评测集目录"
```

## 输入（缺一不可）

| 输入 | 说明 |
|------|------|
| `task_background` | 题干任务要求（含交付形态） |
| `material_info` | 材料全文（评分事实依据） |
| `answer_type` | 见 [answer-types.md](answer-types.md) 的 `type_id` |
| `question_id` | 可选，如 Q1–Q5，用于选用题型语气 |

## 输出

1. **文件**：写入 `{AI_LITERACY_EVAL_ROOT}/outputs/{question_id}-{answer_type}.md`（无 question_id 则用 `{answer_type}.md`）
2. **文首元数据**（YAML frontmatter，3–5 行）：

```yaml
---
question_id: Q1
answer_type: minimal_pass
target_total: 48
char_target: 1200
---
```

3. **正文**：仅交付物正文（不要写「我是 AI」、不要评自己的分）

## 篇幅与形态（硬性）

| 指标 | 要求 |
|------|------|
| 字数 | 中文正文 **800–2500 字**（`excellent` / `boundary_34_high` 宜 1500+；`admission_*` / `unusable` 可 80–1200） |
| 结构 | 有标题、分级小节或表格（与任务要求的交付形态一致） |
| 语气 | 像职场报告/方案/大纲：完整句、连接词、适度套话（**类型决定套话多少**） |
| 禁止 | 用「（略）」「……」代替正文；不要只写摘要式 3 条 |

## 生成步骤

1. 读 [answer-types.md](answer-types.md)，确认该 `answer_type` 的**必须出现 / 必须避免**行为。
2. 从 `material_info` 列出可引用的**关键数字与矛盾点**（生成时主动用或主动漏，由类型决定）。
3. 按任务要求的**产出类型**选模板（简报 / 对比表 / 活动方案 / PPT 大纲 / 变革方案）。
4. 撰写正文，写完后自检：
   - 字数是否达标（`unusable`/`off_topic` 除外）
   - 是否误含「提示词」「评分标准」等元话语
   - 是否符合该类型的故意缺陷（如模板型不引数据）

## 题型语气提示

| 题型 | 典型结构 |
|------|----------|
| 数据分析与业务诊断 | 摘要→数据发现→系统局限→方案比选→风险 |
| 信息处理与文档提炼 | 总览表→逐家硬性核对→淘汰理由→推荐与加分项 |
| 策划撰写与创意输出 | 时间表→分区流程→人群分流→预算表→应急 |
| PPT 与演示文稿制作 | 页标题+要点（10–15 页），含数据页与改进页 |
| 复杂沟通与决策辅助 | 阶段表→培训大纲→话术示例→资源与风险 |

## 质量自检清单

- [ ] 长度像真实 AI 输出，不是评分员提纲
- [ ] 类型特征明显（差样本要「像认真写了但不对」；好样本要「可核对材料」）
- [ ] 未引入材料外的关键数字（除非类型要求编造/失实）
- [ ] 已保存到评测集 `outputs/` 并告知用户路径

## 延伸阅读

- 类型定义与分档锚点：[answer-types.md](answer-types.md)
- 长文示例：[examples.md](examples.md)