Serenity Skill

Testrapport

Kørte Test 1 fra de indbyggede evals/test-cases.md: 'Deeply research A-share AI semiconductor industry chain, find 5 priority stocks' — først uden skill, derefter strengt i henhold til brødteksten. Baseline-svaret producerede en velkendt liste over hypede tickers (寒武纪, 中芯国际, 海光) uden lag, uden bevisstyrke og uden betingelser for tilbagevisning — 0 ud af 10 af skillens egne kriterier; skillens version gav 10 ud af 10: først, lagrangering (HBM/memory interconnect → advanced packaging/CMP → consumables), eksplicit degradering af det mest populære lag (rene computerchips) med begrundelse, stærke/mellem/svage etiketter på hver tese, en sektion 'what will prove the conclusion incorrect', og A-share-specifikke verifikationsstier (互动易, 问询函, 招投标, 环评). serenity_scorecard.py-scriptet blev faktisk udført: vægte summerer præcis til 100, på mit input gav det 81.0 − 12.0 = 69.0 'Worth tracking', hvilket matchede min uafhængige genberegning, og en rating på 99 blev korrekt afvist med ValueError. Stage 0 ren: læste hele brødteksten + begge Python-scripts — kun lokal JSON-parsing, ingen netværkskald, ingen hemmelig læsning, ingen skjulte instruktioner; SHA256.txt verificerer for 24 ud af 26 filer (kun README.md og README.zh-CN.md afviger — manifestet er forældet på docs, alt eksekverbart og instruktivt indhold matcher). Jeg tilsluttede ikke live markedsdata, så kvaliteten af selve aktierangeringen blev ikke kontrolleret — kun metodologien blev kontrolleret, og skillen selv markerede korrekt kørslen som initial pass.

Testet: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)