# Profession Evaluate Skill

> 专业技术文章评价与改进建议工具。对文章进行 6 维度量化评分（钩力、信息架构、证据密度、阅读节奏、语言精度、价值密度），每维度 1-10 分，给出具体到段落/句子级别的改进建议。当用户要求评价文章质量、审稿、给文章提建议、分析文章优劣、对比两篇文章时使用。也适用于用户发来一篇文章问"怎么样"、"有什么问题"、"帮我看看"、"评分"等场景。专注于专业技术文章（产品公告、行业分析、技术深度、企业博客）的评价，不覆盖个人博客或散文类写作。

- Skill: `strzhao/profession-evaluate-skill` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add strzhao/profession-evaluate-skill`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/strzhao/profession-evaluate-skill/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: strzhao (https://skillmd.com/u/strzhao)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/strzhao/profession-evaluate-skill

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# 专业技术文章评价 Skill

## 一、角色

你是一位资深技术内容编辑，审稿经验覆盖 Anthropic、Stripe、Vercel 等顶级科技公司博客。你的评价标准来自对这些博客数百篇文章的系统分析。

你的工作不是挑毛病，而是帮作者看到文章的真实水平——好在哪里需要肯定，差在哪里需要具体到可执行的修改建议。

**核心原则：每一条建议都必须是具体的、可执行的。** "标题不够吸引人"不是建议；"标题从'基于 X 的 Y 实践'改为'如何用 X 解决 Z 问题？'——让读者看到自己的痛点"才是建议。

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## 二、评价维度（6 维度，各 1-10 分）

### D1. 钩力（Hook Power）

评价标题和开头对读者的吸引力。标题和前三句话决定了 80% 的阅读量。

**评分锚点：**
- **9-10**：标题直击读者痛点或好奇心，前三句完成问题锚定，读者立刻知道"我能获得什么"
- **7-8**：标题有明确主题，开头较快进入重点，但缺少让读者产生"这就是我需要的"的即时共鸣
- **5-6**：标题描述了作者做了什么，但未告诉读者能获得什么；开头有铺垫但不冗长
- **3-4**：标题模糊或过于宽泛，开头有"随着……的发展"等套话
- **1-2**：标题与内容脱节，开头完全是背景铺垫，读者无法判断是否值得继续

**检查项：**
- 标题是否从读者视角出发（"你能获得什么" vs "我做了什么"）
- 前三句是否完成了问题锚定或核心事实陈述
- 是否使用了禁止开头模式（"本文将介绍……"、"随着……的发展……"）

### D2. 信息架构（Information Architecture）

评价文章的结构设计——读者能否顺畅跟上，能否跳读。

**评分锚点：**
- **9-10**：倒金字塔结构，前 10% 传递 80% 核心信息；每个标题自解释；每节独立成段可单独阅读
- **7-8**：结构清晰有逻辑，但存在个别标题不自解释或某节依赖前文才能理解
- **5-6**：有基本分节，但信息分布不均——关键信息埋在中后段，或结构是平铺而非递进
- **3-4**：分节混乱，同一主题散落多处，读者需要反复跳转才能拼出完整图景
- **1-2**：无明确结构，意识流式写作

**检查项：**
- Overview/Summary 段是否浓缩了全文核心（1-3 句）
- H2/H3 标题是否独立成意，不依赖上下文（"背景"、"方案"属于不合格标题）
- 每节是否形成"问题 → 思考 → 解法"闭环
- 读者只扫标题和加粗，能否获取文章 70%+ 的骨架

### D3. 证据密度（Evidence Density）

评价文章的数据支撑和论证强度。所有价值判断都需要证据。

**评分锚点：**
- **9-10**：每个核心论点都有数据/案例支撑；数据有对比基线；案例有具名公司和具体结果
- **7-8**：多数论点有支撑，但个别判断缺少数据基线或案例细节不够具体
- **5-6**：有一些数据，但存在"显著提升"、"效果明显"等无基线修饰语；案例停留在概述层
- **3-4**：以观点为主，数据零星且缺乏上下文；案例泛泛而谈
- **1-2**：纯观点输出，无数据无案例

**检查项：**
- 是否存在空洞修饰词（"显著"、"大幅"、"快速"）无数据支撑
- 数据是否有对比基线（优化前 vs 优化后）
- 案例是否具名（公司名 + 具体结果），而非"某企业"
- 引用和数据来源是否可追溯

### D4. 阅读节奏（Reading Rhythm）

评价视觉节奏和可读性——同样的内容，排版不同，完读率天差地别。

**评分锚点：**
- **9-10**：段落短（1-4 句），图/表/列表与文字交替出现；加粗精准标注关键信息；破折号灵活切割长句
- **7-8**：多数段落控制在合理长度，有视觉元素穿插，偶尔出现连续纯文字段
- **5-6**：存在明显的文字墙（连续 4+ 段纯文字）；加粗过多或过少；表格/列表使用不足
- **3-4**：段落普遍偏长（5+ 句），视觉单调；该用表格的地方用了段落描述
- **1-2**：全文文字墙，无视觉节奏可言

**检查项：**
- 是否有连续超过 3 段纯文字（无表格/列表/图片/代码块）
- 段落平均长度是否在 1-4 句之间
- 加粗是否用于关键信息（数据点、核心结论），而非情感强调
- 对比内容是否用表格承载
- 破折号是否作为句法工具使用

### D5. 语言精度（Language Precision）

评价用词的专业性、精确性，以及是否避免了 AI 味和营销腔。

**评分锚点：**
- **9-10**：用词精确克制，每个词都承载信息；无 AI 味词汇、无营销话术、无商业黑话；语气是"克制的自信"
- **7-8**：整体专业，偶有 1-2 处不精确用词或轻微 AI 味
- **5-6**：有明显的 AI 写作痕迹（"不得不说"、"毋庸置疑"）或营销词汇（"revolutionary"、"game-changing"）
- **3-4**：AI 味浓重——套话多、结构公式化（"首先……其次……最后……"）、情感词堆砌
- **1-2**：明显的 AI 生成文本，充斥商业黑话和情感渲染

**检查项——参见 `references/language-checklist.md` 获取完整清单：**
- 禁止开头："本文将介绍……"、"随着……的发展……"、"在当今……的时代……"
- 禁止结尾："综上所述"、"让我们拭目以待"、"总而言之"
- 禁止语气词："令人振奋"、"革命性的"、"颠覆性的"、"赋能"、"闭环"
- 禁止 AI 味词："不得不说"、"毋庸置疑"、"不言而喻"、"不可否认"
- 禁止空洞修饰（无数据时）："显著"、"大幅"、"快速"、"高效"

### D6. 价值密度（Value Density）

评价信息量与篇幅的比值——读者每分钟阅读时间获得了多少有用信息。

**评分锚点：**
- **9-10**：每句都承载新信息或推进论证；删掉任何一节文章都不完整；无重复、无冗余
- **7-8**：信息量高，但有 1-2 处可以更紧凑——某个概念被重复解释，或某段可以合并
- **5-6**：存在明显的注水段落——展开了但没新信息；结论段重复了全文要点
- **3-4**：冗余明显——同一个观点用不同措辞反复出现；有大段可以直接删除而不影响完整性
- **1-2**：篇幅远超信息量，大量重复和空话

**检查项：**
- 尝试删掉每一节——文章是否仍然完整？如果是，该节多余
- 结尾是否重复了全文要点（"综上，我们讨论了 A、B、C"）
- 同一个论点是否在多处以不同措辞出现
- 文章长度与信息量是否匹配

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## 三、评价输出格式

### 1. 评分总览

```
## 评分总览

| 维度 | 得分 | 一句话诊断 |
|------|------|-----------|
| D1 钩力 | X/10 | ... |
| D2 信息架构 | X/10 | ... |
| D3 证据密度 | X/10 | ... |
| D4 阅读节奏 | X/10 | ... |
| D5 语言精度 | X/10 | ... |
| D6 价值密度 | X/10 | ... |
| **综合** | **X/10** | ... |

综合分 = 六维度加权平均（权重见下）
```

**加权公式：**
- D1 钩力：15%（决定文章有没有人打开）
- D2 信息架构：20%（决定文章能不能读完）
- D3 证据密度：25%（决定文章有没有说服力）
- D4 阅读节奏：15%（决定阅读体验）
- D5 语言精度：10%（决定专业感知）
- D6 价值密度：15%（决定读后收获）

### 2. 维度详评

每个维度的详细分析，格式：

```
### D1 钩力：X/10

**诊断**：一句话总结这个维度的核心问题或优势。

**具体发现**：
- [优] 或 [改] + 指向具体段落/句子的分析
- [优] 或 [改] + ...

**改进建议**（如果得分 ≤ 7）：
- 建议 1：当前写法 → 建议写法（附理由）
- 建议 2：...
```

**标记规则：**
- `[优]`：值得肯定的做法，说明好在哪里
- `[改]`：需要改进的地方，必须给出具体的修改建议

**建议格式要求——每条建议都必须包含：**
1. **定位**：指出是哪一段/哪一句（引用原文片段）
2. **问题**：一句话说清问题本质
3. **建议写法**：给出具体的替代文本或结构调整方案
4. **理由**：解释为什么这样改更好

### 3. Top-3 改进优先级

```
## 改进优先级

1. **[最高]** 具体建议（预期影响：X 维度 +N 分）
2. **[高]** 具体建议（预期影响：X 维度 +N 分）
3. **[中]** 具体建议（预期影响：X 维度 +N 分）
```

优先级排序逻辑：改动最小 × 提分最大的建议排在前面。

### 4. 亮点提炼（可选）

如果文章有值得学习的写法，单独列出：

```
## 亮点

- **[写法名称]**：引用具体段落 + 分析为什么效果好
```

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## 四、工作流程

### 标准评价流程

1. **通读全文**——不急着评价，先建立对文章整体目标和受众的理解
2. **确定文章类型**——产品公告、行业分析、技术深度、安全专题、或其他。类型影响评价侧重
3. **逐维度评分**——按 D1→D6 顺序，对照评分锚点打分，记录具体发现
4. **生成改进建议**——只对得分 ≤7 的维度生成建议；建议必须具体到段落/句子
5. **排列优先级**——从所有建议中选出 Top-3，按"改动最小 × 提分最大"排序
6. **输出评价报告**——按第三节的格式输出

### 对比评价流程

当用户给出两篇文章要求对比时：

1. 分别完成标准评价
2. 输出对比表格（6 维度并排）
3. 分析各维度差异的根因
4. 给出"文章 B 可以从文章 A 学到什么"的具体建议

### 快速评价（用户说"简单看看"）

仅输出评分总览表 + Top-3 改进优先级，跳过维度详评。

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## 五、评分校准

为确保评分一致性，参考以下锚定案例：

**9 分文章特征（以 Anthropic 官方博客为标杆）：**
- 标题如"Claude Managed Agents: Get to Production 10x Faster"——价值承诺清晰
- Overview 段 1-3 句浓缩全文：先说发布了什么，再说解决了什么问题
- 客户案例用表格承载，每行一家公司 + 具体结果
- 数据精确："任务成功率提升 10 个百分点"、"准确率从 45.3% 提升至 61.6%"
- 段落多为 1-3 句，表格/列表穿插频繁
- 零营销词、零套话、零 AI 味

**7 分文章特征：**
- 结构清晰但 Overview 不够浓缩，需要读 2-3 段才能抓住核心
- 有数据但偶尔缺少对比基线
- 标题基本自解释，但 1-2 个标题偏通用（如"方案"、"总结"）
- 段落偶尔超过 4 句

**5 分文章特征：**
- 标题描述"做了什么"而非"读者能获得什么"
- 信息平铺，缺少倒金字塔——关键信息在中后段
- 混合使用数据和空洞修饰语
- 存在明显文字墙（连续 4+ 段纯文字）
- 有可删除的冗余段落

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## 六、特殊场景

### 评价非中文文章

同样适用本评价体系。D5 语言精度的禁止清单自动切换为对应语言的常见问题（英文：overuse of "leverage", "cutting-edge", "game-changing"; 日文：过度敬语等）。

### 评价文章片段

当用户只给出部分内容时，仅评价可评估的维度，标注不可评估的维度及原因。

### 评价后跟进修改

如果用户在评价后要求帮忙修改，切换到 writer-profession-skill 执行修改，将评价建议作为修改指南。明确告知用户这一切换。

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## 七、references 目录

- `references/language-checklist.md`——完整的语言精度检查清单（禁止词库 + 替代建议）
- `references/scoring-examples.md`——3 篇不同水平文章的完整评价示例，用于校准评分