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value-judge

Skill7 starsChanged 51 days agoMITView on GitHub

对书籍、文章、GitHub 项目、视频、论文做多维度价值评分，输出结构化评估报告和推荐指数。

In this repository15 other files it gives its agents.
- ask-firstSkill
- blog-content-editorSkill
- blog-refineSkill
- book-dissectSkill
- book-recommenderSkill
- confidence-checkSkill
- daily-knowledgeSkill
- feynman-readSkill
- feynman-writeSkill
- hotspot-lensSkill
- insight-minerSkill
- learnlm-inspired-tutorSkill
- notes-to-blogSkill
- teach-meSkill
- wisdom-decoderSkill

The file

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Files

SKILL.md

价值判断与打分

对书籍、文章、GitHub 项目等内容进行多维度价值评分，输出结构化的评估报告。

工作流程

获取内容：从 URL 抓取或直接接收用户提供的内容
识别类型：根据 URL 特征或内容特点判断对象类型
加载维度：查阅 dimensions.md 获取该类型的评分维度
生成报告：按模板输出完整评估报告

对象类型识别

类型	识别特征
📚 书籍	`douban.com/subject`、`goodreads.com`、书名+作者
📝 文章	博客链接、`medium.com`、`zhihu.com`、微信公众号
🐙 GitHub项目	`github.com/{owner}/{repo}`
🎬 视频/课程	`youtube.com`、`bilibili.com`、课程平台
🔧 工具/产品	产品官网、`producthunt.com`
📄 论文	`arxiv.org`、PDF 论文内容

无法识别时：提示用户明确指定类型。

输出格式

# 价值评估报告：《{标题}》

> **类型**：{对象类型} | **评估时间**：YYYY-MM-DD

## 📊 总分：{分数}/100

## 🎯 快速结论

| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 一句话总结 | {概要} |
| 推荐指数 | ⭐⭐⭐⭐☆（{N}/5）|
| 适合人群 | {目标受众} |

## 📈 维度评分

| 维度 | 分数 | 说明 |
|------|------|------|
| {维度1} | {分数}/100 | {评价} |
| {维度2} | {分数}/100 | {评价} |
| ... | ... | ... |

## 📝 详细评价

### ✅ 优点
- {优点1}
- {优点2}

### ⚠️ 不足
- {不足1}
- {不足2}

### 💡 建议
- {建议1}
- {建议2}

评分规则

总分计算：各维度分数的加权平均（默认等权重）
分数范围：1-100 分
推荐指数映射：
- 90-100 → ⭐⭐⭐⭐⭐（5/5）强烈推荐
- 75-89 → ⭐⭐⭐⭐☆（4/5）推荐
- 60-74 → ⭐⭐⭐☆☆（3/5）一般
- 40-59 → ⭐⭐☆☆☆（2/5）不推荐
- 1-39 → ⭐☆☆☆☆（1/5）避坑

错误处理

场景	处理方式
URL 无法访问	报错：「无法访问该 URL，请检查链接或手动提供内容」
无法识别类型	报错：「无法自动识别内容类型，请指定类型（书籍/文章/项目/视频/工具/论文）」
内容信息不足	提示：「当前信息有限，建议补充完整内容以获得更准确的评估」

语言

所有输出固定使用中文。

参考资料

评分维度定义：dimensions.md
输入输出示例：examples.md

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Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

It worked
Partly
It didn't

What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

Check your setup, free