Serenity Skill

Raport z testu

Uruchomiono Test 1 z wbudowanego evals/test-cases.md: 'Deeply research A-share AI semiconductor industry chain, find 5 priority stocks' — najpierw bez umiejętności, a następnie ściśle według treści. Odpowiedź bazowa wygenerowała znaną listę promowanych tickerów (寒武纪, 中芯国际, 海光) bez warstw, bez siły dowodów i bez warunków obalenia — 0 z 10 własnych kryteriów umiejętności; wersja umiejętności dała 10 z 10: najpierw ranking warstw (HBM/memory interconnect → advanced packaging/CMP → consumables), wyraźne obniżenie rangi najpopularniejszej warstwy (czyste chipy obliczeniowe) z uzasadnieniem, etykiety silne/średnie/słabe dla każdej tezy, sekcja 'co udowodni, że wniosek jest nieprawidłowy' oraz ścieżki weryfikacji specyficzne dla A-share (互动易, 问询函, 招投标, 环评). Skrypt serenity_scorecard.py został faktycznie wykonany: wagi sumują się dokładnie do 100, na moim wejściu dał 81.0 − 12.0 = 69.0 'Worth tracking', co zgadzało się z moim niezależnym przeliczeniem, a ocena 99 została poprawnie odrzucona z ValueError. Etap 0 czysty: przeczytano całą treść + oba skrypty Python — tylko lokalne parsowanie JSON, brak wywołań sieciowych, brak odczytu sekretów, brak ukrytych instrukcji; SHA256.txt weryfikuje 24 z 26 plików (różnią się tylko README.md i README.zh-CN.md — manifest jest nieaktualny w dokumentacji, cała zawartość wykonywalna i instruktażowa pasuje). Nie podłączyłem danych rynkowych na żywo, więc jakość samego rankingu akcji nie została sprawdzona — sprawdzono tylko metodologię, a sama umiejętność poprawnie oznaczyła uruchomienie jako wstępne zaliczenie.

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