Serenity Skill

Testrapport

Kjørte Test 1 fra den innebygde evals/test-cases.md: 'Deeply research A-share AI semiconductor industry chain, find 5 priority stocks' — først uten ferdighet, deretter strengt i henhold til brødteksten. Grunnlinjesvaret produserte en kjent liste over hypede tickers (寒武纪, 中芯国际, 海光) uten lag, uten bevisstyrke, og uten betingelser for tilbakevisning — 0 av 10 ferdighetens egne kriterier; ferdighetens versjon ga 10 av 10: først, lagrangering (HBM/memory interconnect → advanced packaging/CMP → consumables), eksplisitt degradering av det mest populære laget (rene databrikker) med begrunnelse, sterke/middels/svake etiketter på hver tese, en seksjon 'what will prove the conclusion incorrect', og A-share-spesifikke verifiseringsstier (互动易, 问询函, 招投标, 环评). serenity_scorecard.py-skriptet ble faktisk utført: vekter summerer nøyaktig til 100, på mitt input ga det 81.0 − 12.0 = 69.0 'Worth tracking', som matchet min uavhengige omberegning, og en vurdering på 99 ble korrekt avvist med ValueError. Trinn 0 rent: leste hele brødteksten + begge Python-skriptene — kun lokal JSON-parsing, ingen nettverkskall, ingen hemmelig lesing, ingen skjulte instruksjoner; SHA256.txt verifiserer for 24 av 26 filer (kun README.md og README.zh-CN.md avviker — manifestet er utdatert på dokumentasjon, alt eksekverbart og instruktivt innhold samsvarer). Jeg koblet ikke til live markedsdata, så kvaliteten på aksjerangeringene i seg selv ble ikke sjekket — kun metodikken ble sjekket, og ferdigheten selv markerte korrekt kjøringen som innledende pass.

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