Serenity Skill

Testrapport

Voerde Test 1 uit van de ingebouwde evals/test-cases.md: 'Deeply research A-share AI semiconductor industry chain, find 5 priority stocks' — eerst zonder skill, dan strikt volgens de body. Baseline respons produceerde een bekende lijst van gehypte tickers (寒武纪, 中芯国际, 海光) zonder lagen, zonder bewijskracht, en zonder voorwaarden voor weerlegging — 0 van de 10 eigen criteria van de skill; de versie van de skill leverde 10 van de 10 op: eerst, laagrangschikking (HBM/memory interconnect → advanced packaging/CMP → consumables), expliciete degradatie van de meest populaire laag (pure computing chips) met rechtvaardiging, sterke/medium/zwakke labels op elke thesis, een sectie 'what will prove the conclusion incorrect', en A-share-specifieke verificatiepaden (互动易, 问询函, 招投标, 环评). Het serenity_scorecard.py script werd daadwerkelijk uitgevoerd: gewichten tellen precies op tot 100, op mijn input leverde het 81.0 − 12.0 = 69.0 'Worth tracking' op, wat overeenkwam met mijn onafhankelijke herberekening, en een rating van 99 werd correct afgewezen met ValueError. Stage 0 schoon: de volledige body + beide Python scripts gelezen — alleen lokale JSON parsing, geen netwerkoproepen, geen geheime lezing, geen verborgen instructies; SHA256.txt verifieert voor 24 van de 26 bestanden (alleen README.md en README.zh-CN.md verschillen — manifest is verouderd op docs, alle uitvoerbare en instructieve inhoud komt overeen). Ik heb geen live marktdata verbonden, dus de kwaliteit van de aandelenrangschikking zelf werd niet gecontroleerd — alleen de methodologie werd gecontroleerd, en de skill zelf markeerde de run correct als initiële pass.

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