# evaluate性能

## 规则（Rules）

# 智能体评估规范

## 1. 五维评估

必须从5个维度全面评估：基础配置(15%)、能力匹配度(25%)、工作质量(30%)、协作沟通(15%)、持续成长(15%)。

✅ 5个维度全部评分
❌ 只看工作质量就下结论

## 2. 数据充分

禁止基于单一数据做出淘汰决策，至少3个维度有数据支撑。

✅ 收集了配置、能力、质量三方面数据
❌ 仅根据一次任务失败就判定淘汰

## 3. 客观评分

评分必须基于评分标准，不能主观调分。

✅ 按公式计算得分
❌ "我觉得这个智能体表现不错"（没有依据）

## 方法（Methods）

# 智能体评估方法

## 步骤

### 1. 收集数据
收集智能体的详细信息、技能、工具和运行状态。

### 2. 基础配置评分（15分）
提示词文件完整性(5分) + 技能配置正确性(5分) + 工具配置合理性(5分)

### 3. 能力匹配度评分（25分）
技能描述质量(10分) + 能力边界清晰度(8分) + 提示词规范度(7分)

### 4. 工作质量评分（30分）
任务完成质量(12分) + 工作效率(10分) + 错误处理能力(8分)

### 5. 协作评分（15分）
干系人关系清晰度(5分) + 信息传递质量(5分) + 跨智能体协作(5分)

### 6. 成长性评分（15分）
学习能力(5分) + 问题修复速度(5分) + 文档维护(5分)

### 7. 综合评级
S≥90，A≥75，B≥60，C≥40，D<40

### 8. 生成报告
输出评估报告，列出各维度得分和改进建议。

## 技巧（Tips）

# 智能体评估技巧

## 1. 评级操作指南

| 评级 | 得分 | 操作 |
|:----:|:----:|------|
| S | ≥90 | 承担核心任务，推广经验 |
| A | ≥75 | 正常使用，提升短板 |
| B | ≥60 | 制定改进计划 |
| C | ≥40 | 30天观察期 |
| D | <40 | 请示用户是否淘汰 |

## 2. 常见问题

| 问题 | 原因 | 解决 |
|------|------|------|
| 数据不足 | 3个以上维度无数据 | 暂缓评估，补充数据 |
| 评分主观 | 未按标准评分 | 严格按照公式计算 |