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jury-review评审团评审

Agent Skill

jury-review 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,633

周安装

197

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,623
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:jury-review(评审团评审)
来源仓库:https://github.com/kukuxnd/jury-review
安装命令:
openclaw skills install jury-review
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install jury-review

简介

动态评审团多维评分与周期迭代工作流程。根据任务自动生成适合的评审团成员,支持极端评审官加入,形成包围式评审阵势。触发词:评审团、多维评分、迭代优化、代码评审、质量评估、周期迭代、动态评审。

SKILL.md

name
jury-review
description
动态评审团多维评分与周期迭代工作流程。根据任务自动生成适合的评审团成员,支持极端评审官加入,形成包围式评审阵势。触发词:评审团、多维评分、迭代优化、代码评审、质量评估、周期迭代、动态评审。

动态评审团多维评分系统

基于 AutoResearch 思路的智能评审框架。

核心理念

任务分析 → 生成评审团 → 极端挑战 → 用户选择 → 终极评审团 → 迭代优化

工作流程

Phase 1: 任务分析

分析用户任务,识别关键维度:

task = "创建一个高并发的 C++ HTTP 服务器"

analysis = {
    "type": "网络服务",
    "keywords": ["高并发", "HTTP", "服务器", "C++"],
    "risk_areas": ["并发安全", "内存管理", "网络协议"],
    "quality_focus": ["性能", "安全", "稳定性"]
}

Phase 2: 生成核心评审团

根据任务类型,生成"上下左右"包围阵势的核心评审团:

                    【上】架构官
                       ↓
【左】安全官 ←─── 核心代码 ───→ 【右】性能官
                       ↑
                    【下】测试官

核心评审团生成规则:

任务类型核心评审团说明
网络服务架构官、安全官、性能官、测试官四方包围
数据处理数据官、性能官、安全官、文档官数据为中心
UI/前端美术官、体验官、性能官、兼容官用户为中心
算法/AI算法官、性能官、测试官、伦理官质量为先
安全工具安全官、渗透官、合规官、审计官安全至上
通用代码美术官、性能官、安全官、测试官、文档官五官齐全

Phase 3: 极端评审团挑战

生成"极端评审官",质疑核心评审团的盲点:

极端评审官类型:

极端评审官职责挑战问题
🔥 纵火官破坏性测试"如果故意传入恶意输入会怎样?"
🧟 僵尸官边界极端"如果内存只剩 1KB 怎么办?"
⏰ 时间官时间压力"如果要在 10ms 内完成怎么办?"
💀 死神官失败场景"如果这个函数崩溃了怎么办?"
🎭 骗子官欺骗输入"如果用户谎称输入类型怎么办?"
🌀 混沌官随机异常"如果网络突然断开怎么办?"
📉 吝啬官资源极限"如果 CPU 占用必须 < 1% 怎么办?"
🌪️ 风暴官高压负载"如果并发 100 万请求怎么办?"

Phase 4: 用户选择

向用户展示极端评审团,选择加入:

## 🎭 极端评审官提议

根据您的任务特点,建议考虑以下极端评审官:

| 评审官 | 挑战维度 | 推荐理由 |
|--------|----------|----------|
| 🔥 纵火官 | 破坏性测试 | 网络服务需要抵抗恶意输入 |
| 🌀 混沌官 | 异常处理 | 高并发场景网络不稳定 |
| 🌪️ 风暴官 | 极限负载 | 高并发需要压测验证 |

**请选择要加入的极端评审官:**
- [ ] 全部加入
- [ ] 选择加入(指定)
- [ ] 不加入,使用核心评审团

Phase 5: 终极评审团

组合核心 + 极端,形成本次任务的终极评审团:

## ⚔️ 终极评审团阵容

### 核心阵势

【架构官】赵构 ↓ 【安全官】盾山 ─── 代码 ─── 【性能官】闪电 ↑ 【测试官】试金石


### 极端挑战

🔥 纵火官·焚天 | 🌀 混沌官·乱舞 | 🌪️ 风暴官·狂啸


共 7 位评审官,综合权重自动分配。

Phase 6: 多轮迭代

for iteration in range(max_iterations):
    # 1. 生成/改进代码
    code = generate_or_improve(task, previous_feedback)
    
    # 2. 核心评审团评分
    core_scores = core_jury.evaluate(code)
    
    # 3. 极端评审官挑战
    extreme_challenges = extreme_jury.challenge(code)
    
    # 4. 综合得分
    total = weighted_average(core_scores, extreme_challenges)
    
    # 5. 决策
    if total >= threshold:
        return ACCEPT, code
    elif no_improvement:
        return STAGNANT, best_code
    else:
        feedback = generate_feedback(core_scores, extreme_challenges)
        continue

评审官角色库

核心评审官

评审官符号维度权重范围
🎨 美术官🎨代码美学10-25%
⚡ 性能官执行效率10-25%
🔒 安全官🔒安全性10-25%
🧪 测试官🧪测试质量10-25%
📝 文档官📝文档完整10-25%
🏗️ 架构官🏗️架构设计10-20%
📊 数据官📊数据处理10-20%
👁️ 体验官👁️用户体验10-20%
⚖️ 合规官⚖️合规性10-20%
🤖 算法官🤖算法质量10-20%

极端评审官

评审官符号挑战类型适用场景
🔥 纵火官🔥破坏性测试网络、安全、输入处理
🧟 僵尸官🧟资源极限嵌入式、移动端
⏰ 时间官时间压力实时系统、高频交易
💀 死神官💀失败恢复关键系统、金融
🎭 骗子官🎭输入欺骗用户输入、API
🌀 混沌官🌀随机异常分布式、网络
📉 吝啬官📉资源极限性能敏感
🌪️ 风暴官🌪️极限负载高并发、游戏

配置参数

参数默认值说明
max_iterations5最大迭代次数
accept_threshold80接受阈值
min_improvement5最低改进分数
core_jury_size4-5核心评审团人数
extreme_jury_max3极端评审官最大数

使用示例

示例 1: 高并发服务器

用户: 创建一个高并发 C++ HTTP 服务器

系统分析:
- 类型: 网络服务
- 关键词: 高并发、HTTP、服务器
- 风险点: 并发安全、内存泄漏、连接管理

生成核心评审团:
        【架构官】
            ↓
【安全官】─── 代码 ───【性能官】
            ↑
        【测试官】

极端评审官提议:
- 🔥 纵火官 (恶意请求)
- 🌪️ 风暴官 (极限并发)
- 🌀 混沌官 (网络异常)

用户选择: 全部加入

终极评审团: 7 位评审官
开始多轮迭代...

示例 2: 数据处理脚本

用户: 写一个 Python 数据清洗脚本

系统分析:
- 类型: 数据处理
- 关键词: 数据、清洗、脚本

生成核心评审团:
        【数据官】
            ↓
【安全官】─── 代码 ───【性能官】
            ↓
        【文档官】

极端评审官提议:
- 🎭 骗子官 (脏数据)
- 💀 死神官 (数据丢失)

用户选择: 加入骗子官

终极评审团: 5 位评审官
开始多轮迭代...

反馈输出格式

## ⚔️ 第 N 轮评审

### 核心评分
| 评审官 | 分数 | 状态 | 主要问题 |
|--------|------|------|----------|
| 🏗️ 架构官 | 82 | ✅ | 模块划分清晰 |
| ⚡ 性能官 | 75 | ⚠️ | 可优化连接池 |
| 🔒 安全官 | 68 | ⚠️ | 缺少输入验证 |
| 🧪 测试官 | 60 | ⚠️ | 测试覆盖不足 |

### 极端挑战
| 评审官 | 通过 | 挑战结果 |
|--------|------|----------|
| 🔥 纵火官 | ❌ | 恶意请求导致崩溃 |
| 🌪️ 风暴官 | ⚠️ | 10K 并发延迟增加 |

**综合得分: 71.2 分**
**状态: 继续迭代**

### 改进建议
1. [安全] 添加请求头验证
2. [测试] 添加并发测试用例
3. [极限] 增加请求速率限制

注意事项

  • 极端评审官数量适中,避免过度惩罚
  • 每轮迭代要有明确改进目标
  • 迭代停滞时及时终止
  • 记录评审历史用于分析优化

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

97.11%
按下载量换算1,576

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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