Serenity Skill

Rapport de test

Exécuté le Test 1 de evals/test-cases.md intégré : 'Deeply research A-share AI semiconductor industry chain, find 5 priority stocks' — d'abord sans compétence, puis strictement selon le corps. La réponse de base a produit une liste familière de tickers à la mode (寒武纪, 中芯国际, 海光) sans couches, sans force de preuve, et sans conditions de réfutation — 0 sur 10 des propres critères de la compétence ; la version de la compétence a donné 10 sur 10 : d'abord, classement des couches (HBM/interconnexion mémoire → emballage avancé/CMP → consommables), rétrogradation explicite de la couche la plus populaire (puces de calcul pures) avec justification, étiquettes fort/moyen/faible sur chaque thèse, une section 'what will prove the conclusion incorrect', et des chemins de vérification spécifiques aux actions A (互动易, 问询函, 招投标, 环评). Le script serenity_scorecard.py a été réellement exécuté : les poids totalisent exactement 100, sur mon entrée il a donné 81.0 − 12.0 = 69.0 'Worth tracking', ce qui correspondait à mon recalcul indépendant, et une note de 99 a été correctement rejetée avec ValueError. Stage 0 propre : lu le corps complet + les deux scripts Python — seulement l'analyse JSON locale, pas d'appels réseau, pas de lecture de secrets, pas d'instructions cachées ; SHA256.txt vérifie 24 fichiers sur 26 (seuls README.md et README.zh-CN.md diffèrent — le manifeste est obsolète sur la documentation, tout le contenu exécutable et instructif correspond). Je n'ai pas connecté de données de marché en direct, donc la qualité du classement des actions elle-même n'a pas été vérifiée — seule la méthodologie a été vérifiée, et la compétence elle-même a correctement marqué l'exécution comme un passage initial.

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