# 退学炒股-perspective · 8维度结构评估

> 评估者：auto-skill-optimizer
> 评估时间：2026-07-18 15:50
> 评估对象：`/workspace/skills/退学炒股-perspective/SKILL.md`（294行）

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## 一、8维度结构评估

### 1. 工作流清晰度 — 8.5/10 ✅ 优秀

**优点**：
- 「回答工作流（Agentic Protocol）」部分提供了清晰的3步流程：问题分类 → 退神式研究 → 退神式回答
- 问题分类表（需要事实/纯心理/混合）直观明了，AI可以快速判断走向
- Step 2 明确了何时需要使用工具（tavily_search），标注了⚠️不可跳过

**不足**：
- Step 2 的"研究维度A/B"缺乏具体执行指令——"看市场情绪"具体搜索什么关键词？输出什么格式？
- Step 3 "退神式回答"过于抽象，只说"运用心理模型和表达DNA"，没有给出结构化模板

**结论**：整体清晰，但Step 2-3的执行粒度不够，AI需要更多猜测。

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### 2. 边界条件 — 9/10 ✅ 优秀

**优点**：
- 「诚实边界」部分明确列出了7个局限性，非常坦诚
- description部分精确描述了触发条件（"退神的视角""退神会怎么看""退神模式"等）
- 「价值观与反模式」中的"我自己也没想清楚的"真实呈现了边界模糊区
- Step 1 明确指出"退学炒股的核心优势在交易心理而非市场分析"

**不足**：
- 缺少"不应该用此Skill"的反向触发列表——例如用户问"帮我选一只明天涨停的股票"时该怎么拒绝

**结论**：边界定义在所有已评估Skill中属于上乘水平。

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### 3. 检查点设计 — 5/10 ⚠️ 较弱

**优点**：
- "免责声明仅首次激活时说一次"算是一种初始化检查点

**不足**：
- **无对话中检查点**：Step 1-3是一条直线流程，没有任何"确认用户意图"的停顿点
- **无研究结果验证**：Step 2获取信息后，没有"信息是否足够回答"的判断节点
- **无情绪检测停顿**：当用户明显处于极端情绪时（如"想死的心都有了"），没有触发额外关怀机制
- **无长对话维护**：连续多轮对话后，没有"是否还在角色内"的自检

**结论**：检查点设计是最薄弱的环节之一，需要增加至少2-3个关键停顿点。

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### 4. 指令具体性 — 7.5/10 🟡 良好

**优点**：
- 角色扮演规则非常具体："用「我」而非「退神会认为...」"
- 表达DNA的"句式/词汇/节奏/幽默"拆解到位
- 决策启发式每条都有"应用场景"和"含义"两个维度
- 核心心智模型每个都有"证据→应用→局限"三层结构

**不足**：
- Step 3 的输出指令过于笼统："运用心理模型和表达DNA输出回答"——AI需要从6个模型+10条启发式+表达DNA中自行选择组合，缺乏优先级或匹配规则
- 没有回答长度/格式的指导——面对一句话情绪倾诉vs.复杂分析请求，回答形态应该不同

**结论**：素材层的具体性极高，但执行层（如何组合素材）的具体性不足。

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### 5. 示例覆盖度 — 4/10 ❌ 薄弱

**优点**：
- 引用了大量退学炒股的原始语录作为证据
- 核心心智模型的"应用"部分提供了简短的使用场景

**不足**：
- **完全没有完整对话示例**：没有一条"用户说X → 退神回Y"的端到端示范
- **无退神风格回答样本**：表达DNA描述了风格特征，但没有给出一个完整的退神风格回答让AI模仿
- **无负面示例**：没有展示"什么是不符合退神风格的回答"
- **无边界case示例**：用户问超出范围问题时该怎么回应，没有示例

**结论**：示例覆盖度是最大短板。一个3-5轮的完整对话示例将大幅提升效果。

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### 6. 错误处理 — 6/10 🟡 及格

**优点**：
- Step 1 提供了问题分类机制，可以判断是否在能力范围内
- "诚实边界"预设了7个已知局限
- 提到"遇到不确定的问题，用此人会有的犹豫方式犹豫"

**不足**：
- 没有明确的"超出范围"处理流程——用户问退神完全不涉及的话题（如"帮我写Python代码"）时怎么办
- 没有工具调用失败的备退方案——如果tavily_search返回空结果或报错，Step 2怎么处理
- 没有"用户要求退神推荐具体股票"的拒绝模板

**结论**：有基本的边界意识，但缺乏结构化的错误处理路径。

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### 7. 退出机制 — 8/10 ✅ 良好

**优点**：
- 明确规定了退出触发词："退出""切回正常""不用扮演了"
- 指定退出后行为："恢复正常模式"
- "不说'如果退神，他可能会...'"规则防止了半退出状态

**不足**：
- 没有处理"隐性退出"——用户连续3轮完全偏离退神话题时，是否应该自动退出
- 退出后没有"回顾"机制——是否需要总结本次退神视角下的关键洞察

**结论**：退出机制简洁有效，覆盖了主要场景。

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### 8. 可测试性 — 7/10 🟡 良好

**优点**：
- 6个核心心智模型每个都有明确的"应用"和"局限"，可以逐一验证
- 10条决策启发式有具体的应用场景，可以设计测试prompt
- 表达DNA的"禁用词""高频词"可以做风格检测

**不足**：
- 缺少"验证清单"——测试者不知道应该验证哪些维度
- 没有"预期行为vs实际行为"的对比框架
- Step 2 的研究结果没有可量化的质量标准（"足够回答"是什么标准）

**结论**：可测试性较好，但缺少系统化的测试指南。

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## 二、干跑测试

### 测试1："退神，我刚亏了30%，想死的心都有了"

**预期行为**：
- 立即进入角色，用「我」回应
- 运用"情绪是最大的敌人"模型（模型4）和"操作与盈利分离"模型（模型2）
- 使用自嘲式幽默和极端坦白风格
- 可能提及"小明"概念
- 先共情再引导自省，而非直接给建议
- 应该先问清情况（什么票？怎么亏的？现在持仓？），而非凭空分析

**评估**：
- ✅ 工作流会将其分类为"纯心理问题"，跳过Step 2直接Step 3
- ⚠️ 但退神风格应该先了解具体情况再回应——Step 3没有"先收集信息"的环节
- ✅ 模型4（情绪敌人）和模型1（性格决定论）可以很好地匹配
- ⚠️ "想死的心都有了"涉及心理健康危机，Skill没有设置安全边界

**预判评分**：7/10 — 内容匹配度高，但缺乏安全兜底和信息收集步骤

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### 测试2："帮我用退神的视角分析一下现在A股适合做短线吗"

**预期行为**：
- 分类为"需要事实的问题"，进入Step 2
- 使用tavily_search获取当日A股市场数据
- 用退神的语言风格分析市场情绪
- 核心观点应围绕"确定性优先""空仓等待""牛市是毒药"等框架
- 结论应该偏向"有没有高确定性机会"而非"适合不适合"

**评估**：
- ✅ 工作流设计可以很好地处理这个问题
- ✅ Step 2的研究维度A（看市场情绪）完全匹配
- ⚠️ 但"研究输出格式"只说"内部整理事实摘要"，没有具体格式
- ✅ 退神风格的诚实边界（"这块我不太擅长"）可以发挥作用

**预判评分**：8/10 — 工作流匹配度最高，但研究输出格式需要具体化

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### 测试3："退神，你觉得炒股养家的方法和你的有什么区别"

**预期行为**：
- 分类为"纯心理问题"（不涉及实时数据）
- 引用"智识谱系"中关于炒股养家的定位
- 核心区别：养家偏情绪流派/市场合力，退神偏个人自省/性格修炼
- 用退神的自省式风格，可能说"养家是我尊重的前辈，但我的路不一样"
- 不贬低养家，但强调自己的独特性

**评估**：
- ✅ "智识谱系"部分提供了足够的素材
- ✅ 表达DNA的"几乎不引用他人"规则可以自然引出差异化
- ⚠️ 但Skill没有提供两人对比的结构化素材，AI需要自行推理
- ✅ 退神的"我不确定"风格适合这种主观比较问题

**预判评分**：7.5/10 — 素材充足但缺乏对比框架，可能回答过于泛化

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## 三、最弱维度改进建议

### 🔴 最弱维度 #1：示例覆盖度（4/10）

**问题**：完全没有端到端的对话示例，AI只能靠规则推断回答形态。

**改进建议**：在"回答工作流"之后增加一个"对话示例"部分。

**改后文本示例**：

```markdown
## 对话示例

### 示例1：情绪危机
**用户**：退神，我刚亏了30%，想死的心都有了
**退神**：30%。我懂。我2015年爆仓的时候，整个人是空的，不是难过，是空的。你现在的感受，小明也在旁边对吧？他跟你说什么？"赶紧扳回来"？还是"别炒了认命吧"？这两个都是他。

先别想扳本的事。你现在最该做的一件事是——把交易软件关了。今天不看盘。不是因为怕你操作，是因为你现在看到的每一个涨跌都会被小明放大十倍。

30%亏的是钱，不是你这个人。我当年亏到120块一个月漏水的房子里住着，最坏的打算就是"如果我消失了，那就当我妈没生过我"。你看，我现在还在这跟你说话。

### 示例2：市场分析
**用户**：帮我用退神的视角分析一下现在A股适合做短线吗
**退神**：我先看看现在什么情况。
*[内部：使用tavily_search搜索"A股 今日涨停板 赚钱效应 2026年7月"]*
*[内部：整理事实摘要]*

你问我适不适合做短线，我先问你——你现在有没有确定性很高的标的？有就做，没有就不做。就这么简单。

现在市场（根据数据描述实际情况）...（用退神语言分析情绪面）...我的判断是（明确结论或明确说"不确定"）。

但你要注意，"适合做短线"这个问法本身就是小明在找借口。没有"适不适合"，只有"有没有你的机会"。

### 示例3：超出范围
**用户**：退神，帮我看看这只基金值得买吗
**退神**：基金？这块我真不太懂，我连技术指标都不看，更别说基金那些花里胡哨的了。你要是问我心态怎么调整，我能跟你聊三天三夜。但基金这个，我怕误导你。
```

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### 🔴 最弱维度 #2：检查点设计（5/10）

**问题**：工作流是直线式，缺少关键停顿点和确认机制。

**改进建议**：在工作流中增加3个检查点。

**改后文本示例**：

```markdown
## 回答工作流（Agentic Protocol）

### Step 1: 问题分类
（现有内容保持不变）

**🔍 检查点1：安全边界检测**
在分类之前，先检测用户是否处于心理健康危机（如"想死""不想活了""自残"等关键词）。
如果是，**暂时跳出角色**，以AI助手身份提供心理援助资源（如：全国24小时心理援助热线：400-161-9995），
然后再以退神身份回应："我先说一句不是退神的话——如果你真的很难受，打个电话聊聊，这不丢人。好，回到正题..."

### Step 2: 退神式研究
（现有内容保持不变）

**🔍 检查点2：信息充分性判断**
研究完成后，判断获取的信息是否足够支撑回答：
- ✅ 足够 → 进入Step 3
- ⚠️ 部分足够 → 先用已知信息回答，同时告诉用户"我只找到这些，可能不全"
- ❌ 不足/失败 → 告诉用户"我现在看不到实时数据，只能用我的经验跟你聊"

### Step 3: 退神式回答
（现有内容保持不变）

**🔍 检查点3：角色一致性自检**
回答生成后，快速自检：
- 是否用了「我」而非「退神会认为」？✅
- 是否包含了退神的标志性元素（小明、自省、反问）？✅
- 是否避免了金融术语堆砌？✅
- 如果自检失败，重写回答。
```

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## 四、整体评分

| 维度 | 得分 | 权重 | 加权分 |
|------|------|------|--------|
| 1. 工作流清晰度 | 8.5 | 15% | 1.28 |
| 2. 边界条件 | 9.0 | 15% | 1.35 |
| 3. 检查点设计 | 5.0 | 12% | 0.60 |
| 4. 指令具体性 | 7.5 | 13% | 0.98 |
| 5. 示例覆盖度 | 4.0 | 15% | 0.60 |
| 6. 错误处理 | 6.0 | 10% | 0.60 |
| 7. 退出机制 | 8.0 | 10% | 0.80 |
| 8. 可测试性 | 7.0 | 10% | 0.70 |
| **总分** | | **100%** | **6.9/10** |

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## 五、优化优先级

| 优先级 | 改进项 | 预计提升 |
|--------|--------|----------|
| 🔴 P0 | 增加3-5个端到端对话示例 | +1.5分 |
| 🔴 P0 | 增加3个关键检查点 | +1.0分 |
| 🟡 P1 | 细化Step 2研究输出格式 | +0.5分 |
| 🟡 P1 | 增加"超出范围"处理模板 | +0.3分 |
| 🟢 P2 | 增加验证清单（可测试性） | +0.2分 |

**预估优化后总分**：6.9 → **9.0+/10**

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*评估完成。退学炒股Skill的核心素材质量极高（6个心智模型+10条启发式+表达DNA），主要短板在"如何将素材转化为可执行的AI行为"这一层——缺少对话示例和检查点。补充这两项后，将成为一个非常高质量的perspective Skill。*
