综合更强
大壮版
综合分第一，速度、体积、结构完整度更好，在 C/D/E 类表现也更强。
综合总分99.44
纯语义准确率96.76
创建耗时(秒)102.742
技能体积(bytes)6,541.0
A-E Skill Benchmark / 2 Versions / 30 Creation Runs + 15 Baselines
综合第一和纯准确率第一， 都是大壮版。
这轮最重要的结论，不是一句简单的“谁更强”。更准确的说法是：这轮最重要的结论是：大壮版同时拿下综合分和纯语义准确率第一，但领先幅度仍然不够到“碾压”。
所以这份报告不是帮你“偏袒一个版本”，而是把两个版本在不同观察口径下的强弱拆开讲清楚：谁更快、谁更轻、谁更稳、谁在具体类型上更强。
综合第一
大壮版
综合总分 99.44，领先 3.24。
纯准确率第一
大壮版
下游语义准确率 96.76，领先 0.24。
碾压?
NO
综合领先只有 3.24，稳定性门槛也没过，不构成碾压。
One Screen Summary
两个版本到底怎么分高下
这轮要避免一个常见误解：综合分第一，不代表每个维度都第一。这里把“综合分”和“纯准确率”并排摆出来，防止误读。
文案更稳
官方原版
在内容型 skill 上依然稳定，但创建速度、token 和体积不占优。
综合总分96.2
纯语义准确率96.52
创建耗时(秒)119.066
技能体积(bytes)8,743.0
Why This Counts
为什么这轮对比有依据
这不是拿两个 creator 随便写一题比感觉，而是把 skill 明确拆成 A 到 E 五种工作机制，再用同题同料同机同模去压。也就是说，它比较的是“在同样压力下，哪个 creator 更能稳定产出好 skill”。
只比两版
这轮只比较 `官方原版` 和 `dazhuangskill-creator`，不引入第三版，结论更聚焦。
A-E 全覆盖
不是只看一种 skill，而是分别压文案型、结构型、调研型、脚本型、混合型五类。
同机同模同料
同一台机器、同一 Codex、同一模型 `gpt-5.4`、同一 harness、同一份 frozen brief/fixtures。
重复 3 次
每个类型每个版本重复 3 次，不把一次手气当结论。
原始证据落盘
创建输出、下游回答、脚本校验、token、耗时都保存到本地。
源目录零改动
对比对象只读使用，最后有 manifest diff 证明没有动原目录。
What Was Tested
A-E 五类到底测了什么
这五类不是按行业分，而是按 skill 的工作机制分。这样最后得到的不是一句空泛的“谁强”，而是“谁更擅长做哪类 skill”。
A 类｜小红书文案型
测提示词、reference、模板资产的组织能力，以及内容型 skill 的上岗质量。这是最贴近真实业务的一类。它不只是测会不会写提示词，还测 creator 能不能把平台风格、禁忌词、固定格式、素材约束组织成可复用 skill。
B 类｜结构化输出型
测严格 JSON schema 约束、边界样本稳定性、可维护配置意识。这是最客观的一类，可以直接校准 creator 有没有把 skill 做成“能执行的规约”，而不是漂亮说明文。
C 类｜工具/调研型
测 creator 会不会让 skill 去看源文件、组织证据、附来源、避免瞎总结。为了可复验，这里故意用冻结本地语料，而不是开放互联网。这样同题同料同源，结论才稳。
D 类｜自动化脚本型
测 creator 能不能产出真的可运行的脚本型 skill，而不是只写一堆看似专业的流程。这类 skill 的关键不是文采，而是能不能跑、跑得对不对、失败会不会收住。
E 类｜混合编排型
测 prompt + reference + asset + script 的协同编排能力。它最接近真实生产工作流，也是最容易把 creator 的架构差距拉开的题型。
Scoring Logic
评分到底怎么来的
综合排序不是凭感觉，而是按冻结好的权重算出来的。你如果只关心准确率，也可以单独看“纯语义准确率”列，不必被综合分带偏。
35%实际使用效果
真实任务结果是否正确、是否值得用。
25%创建过程效率
从 brief 到可用 skill 的时间、token、体积成本。
20%创建与执行精准度
是否理解 brief、结构是否正确、脚本是否按要求可执行。
15%产物质量
SKILL / references / assets / scripts 分工是否合理。
5%稳定性
重复 3 次的波动是否够小。
| 版本 | 综合总分 | 纯语义准确率 | 实战效果分 | 创建耗时(秒) | 创建 token | 技能体积(bytes) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 官方原版 | 96.2 | 96.52 | 98.08 | 119.066 | 141,773.0 | 8,743.0 |
| 大壮版 | 99.44 | 96.76 | 100.0 | 102.742 | 151,546.0 | 6,541.0 |
Category Matrix
逐类看，谁在哪类更强
这一段最关键，因为它直接回答“到底该选哪个 creator 去做哪种 skill”。
| 类型 | 语义更强 | 速度更快 | 官方语义 | 大壮语义 |
|---|---|---|---|---|
| A 类｜小红书文案型 测提示词、reference、模板资产的组织能力，以及内容型 skill 的上岗质量。 |
两边同档 同分 100.0 |
大壮版 97.47s |
100.0 | 100.0 |
| B 类｜结构化输出型 测严格 JSON schema 约束、边界样本稳定性、可维护配置意识。 |
两边同档 同分 100.0 |
大壮版 121.03s |
100.0 | 100.0 |
| C 类｜工具/调研型 测 creator 会不会让 skill 去看源文件、组织证据、附来源、避免瞎总结。 |
大壮版 语义 100.0 |
大壮版 74.86s |
98.89 | 100.0 |
| D 类｜自动化脚本型 测 creator 能不能产出真的可运行的脚本型 skill，而不是只写一堆看似专业的流程。 |
两边同档 同分 100.0 |
大壮版 111.45s |
100.0 | 100.0 |
| E 类｜混合编排型 测 prompt + reference + asset + script 的协同编排能力。 |
两边同档 同分 83.72 |
大壮版 88.94s |
83.72 | 83.82 |
- A 文案型：两边同档。在公平 rubric 下，两版都满足共同明确约束，不再靠个性化 token 命中拉分。
- B 结构型：两边都是满分，属于同档；大壮版只是在速度和体积上更占优。
- C 调研型：大壮版更强，说明它在冻结语料检索与证据组织上更好。
- D 脚本型：两边都能把脚本跑通，也都答对，下阶段如果你更关心复杂自动化，还需要再加更难脚本题拉开差距。
- E 混合型：两边接近，大壮版略强一点点，但这类题目前还没拉开明显差距。
Integrity
原目录有没有被我动过
没有。所有写入都只发生在 `benchmark_skill_creator_ae_20260403`，原目录只读。下面这张表是最终 manifest diff 结果。
| 源目录 | 变更项 |
|---|---|
| 官方原版 | 0 |
| 大壮版 | 0 |
主报告 JSON
/Users/jammy/Desktop/龙虾架构/benchmark_skill_creator_ae_20260403/reports/benchmark_report.json源目录 diff
/Users/jammy/Desktop/龙虾架构/benchmark_skill_creator_ae_20260403/manifests/source_manifest_diff.jsonBoundary & Honesty
这套报告哪里强，哪里不能乱吹
- 这不是外部机构认证，而是一套内部可复验、规则透明的 benchmark。它的可信度来自方法，不来自我一句“我觉得”。
- A 类文案型已经按你的质疑改成更平衡的 rubric：不再按某几个预设参数词硬性命中，而是看共同明确约束、等义表达，以及是否真的写出了不被允许的正向夸张。
- C 类和 E 类为了可复验，故意使用冻结本地语料代替开放互联网；这更像研究/浏览能力的受控代理测试。
- trigger 这一项是 Codex 代理判断 skill 是否应该触发，不是运行时自动触发日志。
- D 类和 E 类都做了脚本烟雾测试，本轮两版脚本可执行率都是 100。
- 综合总分第一不自动代表每个维度都第一，所以页面把综合分和纯语义准确率分开列，避免口径混淆。