aiq-assessment

by ravenlionx

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SKILL.md About

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name: aiq-assessment
description: >
  AIQ（AI商数）评估工具。基于"三层18原子能力"框架，对个人或团队的AI协作效能进行
  结构化评估。包含提示素养、算法共情、判断锐度三大维度，覆盖18个可量化的原子能力。
  适用于自我诊断、招聘评估、团队AI成熟度审计等场景。触发词：AIQ、AI商数、AI能力评估、
  AI协作效能、会不会用AI、AI Native、prompt engineering能力评估。
agent_created: true
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# AIQ 评估技能

## 概述

本技能提供一套结构化的AIQ（AI商数）评估方法，基于第一性原理拆解的"三层18原子能力"框架。用于评估个人或团队在AI协作中的真实效能——不测"会不会写prompt"，而是测基础认知能力在AI杠杆下的综合表现。

## 核心理念

**AIQ ≠ 新智商。AIQ = 基础认知能力 × AI工具杠杆 × AI情境适应。**

高AIQ的人不是"prompt写得好"的人，而是在AI工具可用的情境下，整合批判性思维、领域知识、决策力和AI边界意识，实现产出质量跃升的人。

## 何时使用

- 用户请求对自己或他人进行AIQ评估
- 用户提及"AIQ"、"AI商数"、"AI能力评估"、"AI协作效能"
- 用户想了解自己在AI时代的能力长短板
- 招聘或团队建设中需要评估候选人的AI协作潜力
- 用户想了解"会不会用AI"的具体衡量标准
- 组织需要进行AI Native成熟度审计

## 评估流程

### 步骤1：加载框架

首先读取 `references/aiq_framework.md`，加载完整的18原子能力框架、评分锚点、场景权重表和评估模板。

### 步骤2：确定评估模式

根据用户意图选择评估模式：

| 模式 | 适用场景 | 数据来源 |
|------|---------|---------|
| **自我诊断** | 用户想了解自己的AIQ | 用户自述+AI对话审查（如有） |
| **他评模式** | 用户想评估他人（如候选人、团队成员） | 用户提供的对方行为描述+产出物 |
| **快速扫描** | 快速了解AIQ概貌 | 仅基于用户对自身/他人的定性描述 |

### 步骤3：收集行为证据

根据评估模式收集证据：

**自我诊断模式**：
- 要求用户描述3-5个典型的AI协作场景（从意图到交付的完整闭环）
- 询问：何时信任AI输出、何时必须自己验证、最常遇到什么AI使用问题
- 可选：请用户粘贴1-2段与AI的真实对话记录

**他评模式**：
- 要求用户描述被评估者在AI协作中的可观察行为
- 询问具体案例而非泛泛评价（"做了什么"而非"我觉得他怎么样"）
- 关注：是否主动管理上下文、是否对AI输出保持判断主权、迭代模式

**快速扫描模式**：
- 基于用户提供的定性描述直接评分，标注置信度

### 步骤4：逐层评估

按三层顺序逐层评估，每层评估后呈现本层结果：

**第一层：基础认知层（8项）**
评估时重点关注：AI出现之前这些能力是否已经存在、AI是否只是放大了它们。

**第二层：人机交互层（6项）**
评估时重点关注：用户与AI交互时的"翻译"效率——想法变成AI可用输入的能力。

**第三层：AI元认知层（4项）**
评估时重点关注：用户对AI本质的理解深度——是否知道AI什么时候在"编"、什么时候真的"知道"。

每次只评估一层，评估完呈现该层的结果后再进入下一层。

### 步骤5：生成评估报告

最终输出包含以下内容：

1. **三层得分汇总表**（每层均分 + 总分）
2. **雷达图文字描述**（各维度强弱点分析）
3. **关键发现**（2-3条最重要的洞察）
4. **场景匹配**（根据用户的实际场景，给出加权后的场景AIQ得分）
5. **提升建议**（针对得分最低的2-3项能力的具体可操作建议）

### 步骤6：交付

评估完成后，将完整报告写入用户指定的文件（默认：当前工作目录下的 `AIQ评估报告.md`），并使用 `deliver_attachments` 交付。

## 输出格式规范

评估报告应使用以下结构：

```markdown
# AIQ 评估报告

## 基本信息
- 评估对象：[姓名/角色]
- 评估模式：[自我诊断/他评/快速扫描]
- 评估日期：[日期]
- 置信度：[高/中/低]

## 三层能力得分

### 第一层：基础认知层（权重：[场景]）
| 能力 | 得分 | 证据 |
|------|:---:|------|
| 1.1 意图澄清 | X | [...] |
| ... | | |
| **本层均分** | **X.X** | |

### 第二层：人机交互层（权重：[场景]）
[...]

### 第三层：AI元认知层（权重：[场景]）
[...]

## 综合得分
- 基础认知层：X.X × 权重 = X.X
- 人机交互层：X.X × 权重 = X.X
- AI元认知层：X.X × 权重 = X.X
- **场景加权AIQ**：X.X / 5.0

## 关键发现
1. [...]
2. [...]
3. [...]

## 提升建议
1. **[能力名称]（当前X分→目标X分）**：[具体操作建议]
2. [...]
```

## 重要原则

- **基于证据评分，不基于印象**：每个得分必须有可观察的行为证据支持
- **区分"会用AI"和"认知能力强"**：高AIQ不一定是prompt高手，可能只是基础认知能力强
- **场景敏感**：同一人在不同场景下的AIQ表现可能差异很大，必须按实际场景加权
- **不夸大AIQ的重要性**：AIQ不是一个独立维度，它和IQ、EQ、领域专长高度相关
- **给出可操作建议**：评估的目的是提升，不是贴标签

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