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t3-hardware-scoring-cn

SKILL.md

MantaBase T3硬件审计系统

任务目标

  • 本Skill用于：通过硬件产品链接自动爬取信息，经过Brand Blinding去品牌化处理后，由三个独立Auditor基于权威参考书进行专项评分，通过Peer Review互相审查并优化，最终实现Tool/Toy/Trash客观分类
  • 能力包含：网页信息爬取、Brand Blinding信息过滤、三Auditor专项评分、Peer Review互相审查、Final Judge综合判断
  • 触发条件：用户提供硬件产品链接，要求进行T3审计或分类评分
  • 核心理念：透明第一、客观评估、并行审计、专家评审、持续优化

前置准备

  • 无需额外准备，系统会自动处理网页内容提取

操作步骤

标准流程

1. 获取用户输入

  • 引导用户提供硬件产品链接（支持电商平台、官网、评测网站等）
  • 可选：获取用户关注的特定维度或审计重点

2. 获取产品信息（推荐Agent方式）

必读 references/mandatory-page-list.md，按站点类型（Shopify / Kickstarter）执行固定爬取清单，确保数据输入一致。

方式A：Agent直接抓取（推荐）

  • 阅读 references/web-fetch-guide.md 掌握完整提取策略
  • 识别站点类型后，按 mandatory-page-list 依次 fetch，写入 01-level0-source-urls.md、02-level0-extracts.md
  • 使用web_fetch工具直接访问产品页面
  • 优势：
    • ✅ 数据完整性高（智能提取关键信息）
    • ✅ 适应不同网站结构
    • ✅ 可处理复杂页面（动态加载、多标签页）
    • ✅ 可同时访问多个相关页面（产品页、评测页、规格页）
    • ✅ Agent能主动识别缺失信息并补充
  • 执行要点： 
    ⚠️ 重要：单一页面可能信息不完整，Agent应：

1. 多页面访问：
   - 产品详情页 → 基本信息、价格
   - 产品规格页 → 技术参数
   - 用户评价页 → 用户反馈
   - 评测页面 → 专业评价

2. 价格信息提取：
   - 查找schema.org结构化数据
   - 尝试购物车页面
   - 搜索"产品名称 + price"
   - 若缺失：在报告中明确标注

3. 动态内容处理：
   - 使用分页抓取（offset参数）
   - 尝试不同URL变体
   - 查找移动版页面

4. 数据完整性验证：
   - 基本信息：必须完整
   - 技术规格：至少50%
   - 用户反馈：至少一项

方式B：Python脚本抓取（辅助/批量场景）

  • 适用场景：批量处理多个产品、离线分析

  • 调用脚本提取产品页面内容：

    python scripts/crawl_product_info.py --url <product_url> --pretty

  • 参数说明：

    • --url：产品页面URL（必需）
    • --pretty：美化JSON输出（可选）
    • --output：输出文件路径（可选）

  • 注意：脚本方式可能数据不完整，建议优先使用Agent方式

  • 脚本返回：产品名称、描述、特性、价格、目标用户、完整客观数据等结构化信息

3. Brand Blinding信息过滤（智能体执行）

  • 阅读 references/defluff-guide.md 掌握Brand Blinding原则
  • 智能体对产品信息进行去品牌化处理：
    • 去除品牌名称和商标引用
    • 去除营销话术和夸大描述
    • 识别并移除情感化形容词
    • 提取纯功能性信息和客观参数
    • 保持事实的完整性和准确性
  • 输出：Brand-Blinded后的客观产品信息

4. 三Auditor专项评分（智能体并行执行）

  • 每个Auditor同时独立评估，各司其职
  • 每个Auditor读取自己的独立指南，不查看其他Auditor的指南或报告

🟢 Tool Auditor（工具审计员）

  • 阅读 references/tool-auditor.md 获取完整指南
  • 必遵 references/auditor-templates.md 严格评分表格模板
  • 评估角度：解决实际痛点、实用性、可靠性
  • 权威参考：Tony Fadell《Build》专项检查清单
  • 专项检查：
    • 痛点识别与解决（30分）
    • 注重细节与一致性（25分）
    • 简洁高效（25分）
    • 工程可靠性（20分）
  • 输出：专项评分报告（总分100分），包含每个检查项的得分、理由、证据
  • Litmus Test：如果明天它坏了，用户的工作流会停滞吗？

🟡 Toy Auditor（玩具审计员）

  • 阅读 references/toy-auditor.md 获取完整指南
  • 必遵 references/auditor-templates.md 严格评分表格模板
  • 评估角度：情感价值、愉悦体验、美学设计
  • 权威参考：Don Norman《设计心理学》专项检查清单
  • 专项检查：
    • 感官愉悦（30分）
    • 惊喜与发现（25分）
    • 情感联结（25分）
    • 可探索性（20分）
  • 输出：专项评分报告（总分100分），包含每个检查项的得分、理由、证据
  • Litmus Test：用户是否会把它放在显眼的位置"炫耀"或收藏？

🔴 Trash Auditor（垃圾审计员）

  • 阅读 references/trash-auditor.md 获取完整指南
  • 必遵 references/auditor-templates.md 严格评分表格模板
  • 必读 references/trash-red-flags.md 应用「火眼金睛」高敏感触发清单
  • 评估角度：逻辑缺陷、营销欺诈、设计违背
  • 权威参考：Dieter Rams十大设计原则违背程度检查清单
  • 专项检查：
    • 原则违背（30分）
    • 问题制造（25分）
    • 价值缺失（25分）
    • 可替代性（20分）
  • 输出：专项评分报告（总分0-100分，正向评分），包含每个检查项的得分、理由、证据
  • Litmus Test：如果这个产品明天消失，世界会变得更好还是更糟？

关键原则：

  • 信息隔离：每个Auditor只能访问Brand-Blinded后的客观产品信息，严禁查看原始产品信息
  • 专项评分：必须基于权威参考书的专项检查清单进行评分
  • 证据驱动：每个评分必须基于具体证据，避免主观判断
  • 独立评估：三个Auditor同时评估，互不干扰，互不交流
  • 客观报告：每个Auditor只报告客观发现，不"辩护"自己的分类
  • 诚实记录：即使证据支持其他分类，也要如实记录

5. Peer Review互相审查（智能体并行执行）

交叉审查：

  • Tool Auditor审查：Toy报告 + Trash报告
  • Toy Auditor审查：Tool报告 + Trash报告
  • Trash Auditor审查：Tool报告 + Toy报告

审查内容：

  • 评分是否合理？
  • 证据是否充分？
  • 是否有被忽视的跨分类证据？
  • 是否存在偏见或遗漏？

审查输出：

  • 审查意见（包含具体建议和理由）
  • 评分调整建议
  • 跨分类证据补充

关键原则：

  • 基于事实和证据，不针对个人
  • 提供具体的改进建议
  • 审查者和被审查者保持开放心态
  • 记录所有审查意见和回应

6. Auditor优化报告（智能体执行）

  • 每个Auditor基于收到的审查意见，优化自己的报告：
    • 分析审查意见的合理性
    • 接受合理的建议并修改报告
    • 对于不合理的意见，提供反驳理由
    • 记录所有的修改和理由

优化输出：

  • 原始报告
  • 优化后的报告
  • 修改记录（接受/拒绝的审查意见及理由）

7. Final Judge综合判断（智能体执行）

  • 阅读 references/t3-classification.md 获取分类判断指南
  • 阅读三个Auditor优化后的最终报告
  • 综合分析三个报告的结论和证据
  • 应用T3分类规则：
    • 计算综合评分：Composite = max(Tool评分, Toy评分) - Trash评分
    • 确定主导分类（满足2个以上条件）
    • 确定次要分类（如有）
    • 应用Litmus Test一致性分析
  • 输出：最终分类、置信度、判断理由、改进建议

8. 生成审计报告

输出文件：统一命名为 99-audit-report.md（禁止使用 99-report-summary.md 等别名）。报告目录：tmp/reports/t3-{YYYY-MM-DD}-{case-id}/。

报告结构（见 references/report-schema.md）：

  1. YAML 元数据块（--- 包裹）：供网站 leaderboard 解析，含 case_id、source_url、scores、chart_data、litmus_tests、classification 等
  2. 文字分析内容：从三 Auditor 的 extract_for_report 聚合，章节固定为：产品概述、Tool 要点、Toy 要点、Trash 要点、Final Judge 判断理由、改进建议

必须包含：

  • 产品基本信息（原始信息和Brand-Blinded信息对比）
  • 三Auditor专项评分表格（auditor-templates.md 规定格式）
  • Peer Review 汇总
  • Final Judge 判断结果

可选分支

  • 当产品信息不足：提示用户补充描述或提供更多参考资料
  • 当评分接近边界：分析主导因素，说明分类判断依据
  • 当Auditor意见分歧：Final Judge需详细说明权衡逻辑
  • 当存在争议：提供多视角分析，列出不同分类的理由和证据

资源索引

注意事项

  • 🚨 信息隔离（最重要）：

    • 必须确保三Auditor只能访问Brand-Blinded后的客观产品信息
    • 严禁Auditor查看原始产品信息、品牌名称、营销话术
    • 智能体在执行Auditor任务时，必须明确说明仅基于Brand-Blinded信息评估
    • 审计报告中必须包含"信息来源说明"字段

  • 📊 客观数据完整性（核心）：

    • 必须收集完整的客观数据（技术规格、性能、可靠性、市场、可持续性、成本）
    • 所有客观数据在Brand Blinding阶段必须保留，不得移除或修改
    • 每个Auditor的评分必须基于可验证的客观数据，避免主观臆断
    • 参考 references/objective-data-standard.md 了解客观数据标准
    • 审计报告中必须包含客观数据汇总和数据完整性评分
    • 如果客观数据不足，必须标注数据缺失对评估的影响

  • Brand Blinding的重要性：

    • 必须先进行Brand Blinding，确保评估基于客观信息，而非品牌影响
    • Brand Blinding必须保留所有客观数据，仅移除品牌信息和营销话术
    • 区分"客观数据"和"营销话术"是Brand Blinding的核心任务

  • 专项评分的必要性：

    • 必须基于权威参考书的专项检查清单进行评分
    • 每个评分必须追溯到具体的检查项和证据
    • 确保评分的一致性和可重复性

  • 三Auditor独立性：

    • 三个Auditor必须同时独立评估，互不干扰，互不交流
    • 每个Auditor只能看到自己的评估任务和Brand-Blinded信息
    • 禁止Auditor之间交换信息或参考其他Auditor的结论

  • Peer Review的客观性：

    • 审查基于事实和证据，不针对个人
    • 提供具体的改进建议
    • 审查者和被审查者保持开放心态
    • 记录所有审查意见和回应

  • 客观性原则：Auditors报告客观发现，即使证据支持其他分类也要如实报告

  • 透明性：所有评估过程、理由、证据都要在报告中清晰呈现

  • 智能体主导：Brand Blinding、三Auditor专项评分、Peer Review、Final Judge都由智能体执行，脚本仅负责爬取和格式化

使用示例

示例1：完整T3审计流程

  • 功能说明：完整的Brand Blinding + 专项评分 + Peer Review + Final Judge流程
  • 执行方式：
    1. 智能体爬取产品信息
    2. 智能体执行Brand Blinding
    3. 智能体同时启动三Auditor专项评分
    4. 智能体执行Peer Review互相审查
    5. 智能体优化报告
    6. 智能体执行Final Judge判断
    7. 生成完整审计报告
  • 关键参数：产品URL
  • 输出示例： 
    产品：智能手表X
Brand-Blinded：可穿戴健康监测设备，具备心率、血氧、睡眠追踪功能

🟢 Tool Auditor专项评分：82/100
  - 痛点识别与解决：28/30 ✓
    * 识别出明确痛点（9/10）
    * 解决方案直击痛点（9/10）
    * 优于现有方案（10/10）
  - 注重细节与一致性：20/25 ✓
    * 交互精心设计（8/10）
    * 设计语言一致（7/10）
    * 隐藏复杂性（5/5）
  - 简洁高效：20/25 ✓
    * 遵循少即是多（8/10）
    * 操作高效（7/10）
    * 不引人注意（5/5）
  - 工程可靠性：14/20 ✓
    * 稳定可靠（7/10）
    * 质量控制（7/10）

🟡 Toy Auditor专项评分：65/100
  - 可视性：12/15 ✓
    * 状态清晰可见（8/10）
    * 操作显而易见（4/5）
  - 反馈：11/15 ✓
    * 即时反馈（7/10）
    * 反馈信息准确（4/5）
  - 限制因素：12/15 ✓
    * 限制机制完善（7/10）
    * 限制自然合理（5/5）
  - 映射：11/15 ✓
    * 自然映射（7/10）
    * 符合心理模型（4/5）
  - 一致性：7/10 ✓
    * 内部一致（4/5）
    * 符合标准（3/5）
  - 情感设计：12/30 ✓
    * 本能层（6/10）
    * 行为层（3/10）
    * 反思层（3/10）

🔴 Trash Auditor专项评分：25/100
  - 原则1（创新）：2/10 - 小幅创新
  - 原则2（有用）：8/10 - 功能实用
  - 原则3（美观）：6/10 - 外观一般
  - 原则4（易于理解）：7/10 - 基本易懂
  - 原则5（不引人注目）：8/10 - 基本不引人注意
  - 原则6（诚实）：3/10 - 略有夸大
  - 原则7（持久）：5/10 - 可能过时
  - 原则8（细节）：6/10 - 细节一般
  - 原则9（环境友好）：4/10 - 环保一般
  - 原则10（尽可能少）：7/10 - 较为简洁

Peer Review结果：
  - Tool Auditor建议降低Toy评分（-15分）✓ 已接受
  - Toy Auditor建议提高Tool评分（+5分）✗ 已拒绝
  - Trash Auditor建议降低Toy评分（-10分）✓ 已接受

Final Judge: Tool (置信度: 78%)
理由：Tool专项评分（82）显著高于Toy专项评分（65），Trash评分（25）低，产品主要价值在于解决健康监测痛点

示例2：快速T3分类

  • 功能说明：简化流程，重点进行Brand Blinding和关键专项评分
  • 执行方式：智能体简化评估，聚焦核心检查项
  • 关键参数：产品URL，评估重点（可选）
  • 指导要点：快速识别产品的核心价值主张，应用Litmus Test和专项检查清单

示例3：竞品对比审计

  • 功能说明：对多个同类产品进行并行T3审计对比
  • 执行方式：批量爬取 + 并行三Auditor专项评分 + Peer Review + 对比分析
  • 输出格式：对比表格 + 每个产品的详细审计报告

审计流程可视化

用户输入URL
    ↓
爬取产品信息（原始信息）
    ↓
Brand Blinding (智能体去除品牌影响)
    ├─ 原始信息 🔒 (密封，不对Auditor公开)
    └─ Brand-Blinded信息 ✅ (唯一公开给Auditor的信息源)
    ↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 三Auditor专项评分 (智能体并行执行)       │
│ 🔒 信息隔离：每个Auditor仅能访问        │
│    Brand-Blinded后的客观产品信息           │
│ 📚 权威参考：专项评分检查清单            │
├───────────────┬─────────────┬────────────┤
│ 🟢 Tool       │ 🟡 Toy      │ 🔴 Trash   │
│ Auditor       │ Auditor     │ Auditor    │
│ 🔒 信息隔离   │ 🔒 信息隔离 │ 🔒 信息隔离│
│ 📚 Build清单  │ 📚 设计心理 │ 📚 Rams原则│
└───────┬───────┴─────┬───────┴──────┬────┘
        │             │              │
   专项评分      专项评分       专项评分
   (初始版本)   (初始版本)     (初始版本)
        │             │              │
   独立报告      独立报告       独立报告
        │             │              │
        └─────────────┼──────────────┘
                      ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  Peer Review互相审查 (智能体并行)    │
│  🔒 信息隔离：仅能看到对方De-        │
│     Branded报告，不能看原始信息      │
├─────────────────────────────────────┤
│ Tool审查Toy+Trash │ Toy审查Tool+Trash│
│  │审查意见         │ 审查意见        │
│  └─────────────────┴──────────────┐ │
│  Trash审查Tool+Toy │ 审查意见      │ │
└───────┬─────────────┴──────────────┘
        │
   审查意见汇总
        ↓
┌─────────────────────────────────────┐
│  Auditor优化报告 (智能体)           │
├─────────────────────────────────────┤
│ Tool优化 │ Toy优化 │ Trash优化      │
└───────┬────┴────┬───┴─────┬─────────┘
        │          │          │
   优化报告   优化报告   优化报告
        │          │          │
        └──────────┼──────────┘
                   ↓
         Final Judge综合判断
                   ↓
               生成审计报告
               (包含完整审计链)

🔒 信息隔离保证

为确保三Auditor的客观性，系统必须严格遵守以下信息隔离规则：

信息层级

  1. 原始信息（Level 0）：包含品牌名称、营销话术、情感化描述

    • 状态：🔒 密封
    • 访问权限：仅Brand Blinding模块和Final Judge（用于对比）
    • 禁止：三Auditor严禁访问

  2. Brand-Blinded信息（Level 1）：纯功能性和客观参数

    • 状态：✅ 公开
    • 访问权限：三Auditor和Final Judge
    • 内容：技术规格、功能列表、使用场景（去品牌化）

智能体执行检查清单

智能体在执行Auditor任务时，必须确认：

  • 已明确说明仅使用Brand-Blinded信息
  • 已基于权威参考书的专项检查清单进行评分
  • 未引用任何品牌名称
  • 未参考任何营销话术
  • 评估报告中包含"信息来源：Brand-Blinded产品信息"声明
  • 评估报告中包含"专项评分依据：XXX检查清单"声明

审计报告验证

每个Auditor的报告必须包含：

{
  "auditor": "Tool",
  "total_score": 82,
  "checklist_score": 82,
  "information_source": "Brand-Blinded产品信息（已隔离原始品牌信息）",
  "scoring_basis": "Tony Fadell《Build》专项检查清单",
  "information_isolation_confirmed": true,
  "checklist_compliance_confirmed": true
}
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