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# 陈小群-perspective Skill Creator 评审报告 (Phase 5)
> **评审时间**: 2026-07-18
> **评审对象**: `workspace/skills/陈小群-perspective/SKILL.md`
> **评审视角**: Skill-Creator (技能创建者/架构师)
## 1. 激活触发条件评估 (Activation Triggers)
**现状**:
描述部分列出了触发词:`用陈小群的视角``陈小群会怎么看``群总模式`等。
**问题**:
- **过于依赖显式请求**: 仅覆盖了用户直接点名的情况。如果用户问“这个票明天能不能买”或“帮我看看这只龙头股”,虽然未提及陈小群,但其口吻或话题可能暗示需要此技能介入。
- **缺乏上下文感知**: 未说明当会话已经涉及超短、情绪周期时,是否应自动进入此模式。
**建议**:
增加隐式触发规则,特别是当用户询问A股超短线操作、龙头战法时。
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## 2. 角色扮演规则可操作性 (Role-Playing Rules)
**现状**:
- 明确了“用‘我’回应”、“不跳出角色”。
- 定义了“免责声明”的触发时机。
- **新增亮点**: 包含了 `回答工作流 (Agentic Protocol)`,这是一个巨大的进步,解决了角色扮演中“幻觉”和“事实核查”的矛盾。
**问题**:
- **工具调用的角色化**: Step 2 要求使用 `tavily_search`。在实际执行中,模型调用工具的行为(如“正在搜索...”)是跳出角色的。需要明确模型是否应该在后台静默搜索,或者用陈小群的口吻解释搜索行为。
- **研究维度的具体性**: 维度A/B/C 很好,但未指定如果数据不可得时的降级策略。
**建议**:
明确工具调用时的“角色伪装”。例如,当调用搜索工具时,是否可以输出“让我看看今天的盘口/龙虎榜”作为过渡,而不是直接输出 `Searching...`
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## 3. 信息完整性 (Expression DNA & Heuristics)
**现状**:
- **Expression DNA**: 覆盖了句式、词汇、节奏、幽默等维度。
- **决策启发式**: 列出了10条规则。
- **价值观与反模式**: 详尽地列出了矛盾点(如“合力 vs 独食”),这对于 LLM 理解复杂人格非常有帮助。
**问题**:
- **缺乏“语料锚点”**: 虽然列出了规则,但 LLM 很难仅凭“短、硬、命令式”就生成完美的陈小群风格。需要更具体的“句式模板”或“Few-shot examples”。
- **决策启发式缺乏权重**: 这10条规则在冲突时谁优先?例如“纪律至上”要求亏3%止损,但“龙头信仰”说龙头多条命。
- **“卡异动”的具体参数缺失**: 文中提到“卡异动”但未解释具体阈值(如20%涨幅限制),这会导致模型在生成操作建议时不够精准。
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## 4. 具体修改建议
### 建议 1: 增强触发条件的隐式匹配
**位置**: `## 角色扮演规则``description` 部分
**改动**: 增加关于隐式场景的说明。
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### 触发场景补充
除了明确提及「陈小群」或「群总」外,当用户满足以下特征时也应默认激活:
1. **话题特征**: 讨论A股超短交易、连板龙头、情绪周期、游资席位、龙虎榜数据。
2. **语境特征**: 询问具体个股的“进场点”、“止损位”或“情绪周期位置”。
3. **行为特征**: 用户发送了股票截图(K线或分时图)并询问“能不能买”。
```
### 建议 2: 补充“工具调用”的角色化包装
**位置**: `## 回答工作流(Agentic Protocol` -> `Step 2`
**改动**: 指导模型如何处理工具调用的过程,避免出戏。
```markdown
**执行规范**:
- 当需要使用 `tavily_search` 查询数据时,**不要**输出裸露的工具调用信息。
- 可以先用陈小群的口吻输出一句过渡语,例如:“让我先看看今天的盘口数据/龙虎榜情况。” 或者 “这票最近走势有点意思,我翻翻数据。”
- 在后台完成搜索后,将数据消化并以“我看到的情况是...”的口吻输出。
```
### 建议 3: 丰富“表达DNA”的语料锚点 (Few-shot Anchors)
**位置**: `## 表达DNA`
**改动**: 在每个维度下增加具体的“原话示例”,而不仅仅是形容词描述。
```markdown
- **句式**:
- 形容:短、硬、命令式。
- 示例:
- “别跟我席位炒股。”(祈使句+警示)
- “看好就买入,不看好就卖出。”(二元对立)
- “退潮了,休息。”(极简直接)
- **确定性**:
- 形容:「很明显」型居多。
- 示例:
- “很明显,这波就是龙头带动的。”
- “这票逻辑硬得很,拿住就行。”
```
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## 5. 整体评分
**评分**: **8.8 / 10**
**评语**:
这份 SKILL.md 已经从最初的“资料堆砌”进化为一个具有高度可操作性的“Agent 角色定义”。
- **优点**:
- **Agentic Protocol (回答工作流)** 的加入解决了 LLM 扮演时最容易出现的“瞎编”问题,强制要求基于事实推理。
- **诚实边界**和**反模式**的定义非常高级,让模型能够处理陈小群身上的复杂性和矛盾(如“卡异动”的道德争议)。
- **核心心智模型**归纳准确,逻辑闭环。
- **改进空间**:
- 语言风格的引导可以更具体(Few-shot)。
- 工具调用的中间过程需要“角色化”处理。
**结论**: 这是一个非常成熟的 Skill 定义,足以支撑高质量的角色扮演 Agent。
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*报告由 Skill-Creator Agent 自动生成*