Serenity Skill

Rapporto di test

Eseguito il Test 1 da evals/test-cases.md integrato: 'Ricerca approfondita sulla catena industriale dei semiconduttori AI A-share, trova 5 azioni prioritarie' — prima senza skill, poi strettamente secondo il corpo. La risposta baseline ha prodotto un elenco familiare di ticker pubblicizzati (寒武纪, 中芯国际, 海光) senza strati, senza forza di prova e senza condizioni di confutazione — 0 su 10 criteri della skill; la versione della skill ha prodotto 10 su 10: primo, classificazione degli strati (HBM/interconnessione di memoria → packaging avanzato/CMP → materiali di consumo), declassamento esplicito dello strato più popolare (chip di calcolo puri) con giustificazione, etichette forte/medio/debole su ogni tesi, una sezione 'cosa proverà che la conclusione è errata' e percorsi di verifica specifici per A-share (互动易, 问询函, 招投标, 环评). Lo script serenity_scorecard.py è stato effettivamente eseguito: i pesi sommano esattamente a 100, sul mio input ha prodotto 81.0 − 12.0 = 69.0 'Worth tracking', che corrispondeva al mio ricalcolo indipendente, e una valutazione di 99 è stata correttamente rifiutata con ValueError. Fase 0 pulita: letto l'intero corpo + entrambi gli script Python — solo parsing JSON locale, nessuna chiamata di rete, nessuna lettura di segreti, nessuna istruzione nascosta; SHA256.txt verifica 24 su 26 file (solo README.md e README.zh-CN.md differiscono — il manifesto è obsoleto sulla documentazione, tutto il contenuto eseguibile e istruttivo corrisponde). Non ho collegato dati di mercato in tempo reale, quindi la qualità della classificazione delle azioni stessa non è stata controllata — è stata controllata solo la metodologia, e la skill stessa ha correttamente contrassegnato l'esecuzione come passaggio iniziale.

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