SK-audit
模型审计(V3.0 工程审计 + V4.0 结果审计 融合··**被动·用户提出审计要求时触发**·按「审计程序 A/B 更新方案」加固)——**A 模式「审计模型」**:**15 探查**(新增⑬口径一致性/⑭提取函数 fixture 回归/⑮规则-代码双向核对)+ 8 维 +…
Skill by MENG-COOLMAN
Chalk Labs
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Use cases: data, security
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md and code. Checked Oct 26, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/sk-audit
What's inside
- Skill name
SK-audit- Description
- 模型审计(V3.0 工程审计 + V4.0 结果审计 融合··**被动·用户提出审计要求时触发**·按「审计程序 A/B 更新方案」加固)——**A 模式「审计模型」**:**15 探查**(新增⑬口径一致性/⑭提取函数 fixture 回归/⑮规则-代码双向核对)+ 8 维 + 实际运行验证(脚本/Skill/规则/数据/上下文·铁律「存在≠活跃」升级为「真实输入跑一次断言非空」);**B 模式「审计分析」**:Step0-**Step4.8**(NL 子模型) 逐项 + 传导链 **12 条** + 数值证据(单场报告·铁律「未列出=未执行」)。触发词:「审计模型/全面审计/检查模型」→A;「审计这场/审报告/检查分析」→B;不明确时询问用户。**替代原 data/tmp/audit_prompt.md 的入口定位**(该文档保留为 A 模式附录·详版清单)。
- License
- MIT
- Instructions
- 195 lines in SKILL.md · view on GitHub
Agent Skills spec issues
- name: only lowercase letters, digits and single hyphens allowed
Files (1)
- SKILL.md
SKILL.md (first lines)
# SK-audit — 模型审计(融合 V3.0 + V4.0)
> 🔴**被动 skill**:仅在用户提出审计要求时读取执行;常规分析/复盘**不触发**。
> 🔴**审计不修改被审对象**(B 模式)· **审计发现问题必修到可验证**(A 模式)。
> 🔴**NL 子模型评审实际抓到 4×P0 + 2×P1,全部属"**存在即通过**"型漏网 → 本次 11 项更新**每条都对应一个已发生的真实漏网案例**(不凭空加项)。
## 🔴 host 工具链纪律(锁规避)
bash 被报 `cannot declare which files it changes while a read-evidence requirement is outstanding` = 缺"写入边界声明"(非"读不够")。
① **声明生成**: `python data/tmp/lock_dirs.py --scan`(自动扫描子目录·防漏)
② **顺序**: write/edit → 下一轮 read → bash + 全量声明(一次跑完)
③ **轮末编辑**: 多文件编辑放轮末;**兜底**: edit_file 不受锁影响
(详见 AGENTS「read-evidence 锁解法」节 / `SK-host-lock`)
## 🔴 触发与模式路由
| 用户表述 | 模式 | 对象 |
|:--|:--|:--|
| 「审计模型 / 全面审计 / 检查模型有无问题 / 模型体检」 | **A 模式** | 脚本·Skill·规则·数据·上下文(模型本体) |
| 「审计这场分析 / 审报告 / 检查刚才的分析」 | **B 模式** | 单场分析结果(Step0-10 报告/raw) |
| 「全量审计 / 都要」或不明确 | **A+B** 或**询问用户** | — |
---
## A 模式:模型工程审计(V3.0·8 维)
### A1 动态探查(**15 动作**·建全量清单·不允许硬编码数量假设)
```
① 文件清单(.py/.md/.json/.toml/.csv 全量+时间戳) ② 脚本清单(功能/被谁调用/调用了谁)
③ Skill 清单(触发/输入输出/调用脚本) ④ 规则清单(编号/触发/逻辑/优先级/案例)
⑤ 数据文件清单(字段/样本量/更新时间/消费方) ⑥ 配置文件清单
⑦ 上下文文档清单(版本/引用) ⑧ 一致性校验机制(check_sync 基线)
⑨ 案例库基线(数量/字段/口径) ⑩ 数据源与监控机制
⑪ 数据格式基线(竞彩 txt 实际格式 vs 提取函数期望·重点:逗号分隔/球后缀/节标题变体)
⑫ 参数完整性基线(模块签名 vs 调用处实传·缺参=功能降级)
🔴⑬ 口径一致性探查(2026-09-28 新增·根治 P0-1「同一模块三处口径不一致」)
对象: 所有查表类模块(nl_model BANDS / score_depth_table / league_table / water_table /
goal_bins_table / deep_anchor_table / draw_table / quadrant_table)
动作: 三处口径并排 —— ① 建表时用的输入字段 ② 运行时查表函数收到的变量 ③ 下游消费点的变量
断言: 三者在**同一坐标空间**;发现跨函数偏移量不一致(如 −65 / +60.7)= **P0**
🔴 脚本: `python data/tmp/audit_alignment.py`(nl_model 硬断言 + 7 表并排·exit≠0 即有 P0)
🔴⑭ 提取函数真实样例回归(2026-09-28 新增·根治 P0-2「正则在真实 txt 上全不命中」)
把 3–5 份**真实竞彩 txt 原文**固化为 fixture(`data/tmp/_audit_fixtures/`·只增不改):
必覆盖 ① 五大联赛标准(`赛事:X 周YNNN A(主) VS B(客)`)② 欧国联/对阵行格式
③ **期号在前变体**(`赛事:周三006 西甲 …`)④ 无轮次格式
对每个 parse/extract 函数(`extract_nl_teams` / `parse_matchday` / `txt_features` /
`_parse_teams` …)跑一遍,**断言主客名/轮次/赔率字段非空且正确**
任何 fixture 返回 None/空 = **P0**(这正是 calc_all 正则的漏网点)
🔴 脚本: `python data/tmp/audit_fixtures.py`(exit≠0 即有 P0)·check_sync 自动跑
🔴⑮ 规则–代码双向核对(2026-09-28 新增·根治 P1-5「文档写了±10pp降档但代码没落地」)
正向: 文档(SKILL.md / SK-league-*)里每条「R 规则 / 铁律 / 必须 X 才 Y」→ grep 代码有无
对应分支或参数;**文档有代码无 = P1(规则悬空)**
反向: 代码里硬编码常数(`matchday=1` / `ELO_OFFSET=65` / 写死概率阈值)→ 回文档找声明;
**有声明但用错位置 = P0**(本次 P0-4);**无声明 = P1(魔法数字)**
```
### A2 八维审计(每维输出问题清单·P0-P3 分级)
```
① 完整性:脚本语法全过 / Skill 非空 / 规则有编号 / 数据字段完整 / check_sync 全绿
② 逻辑性:无规则冲突 / 无循环依赖 / 无遗漏分支 / 边界明确 / 优先级无越级 / 数学正确
🔴(2026-09-28 补) 子项「**同模块多函数口径一致性**」——数学正确不止公式对,
还要同一变量在全模块用**同一个坐标**(见 A1⑬·nl_model 三处口径 = 反面案例)
③ 传导性(核心):**12 条链路**逐条验(去水→方向 / 方向→净胜档 / 量级→候选池 / 伤停→调整 /
平局聚合→方向 / 让球分层 8 因子 / 欧战 / 联赛子模型 / 融合→判定 / 锚-市场一致性 /
🔴第 11 条「子模型→主流程参数透传链」+
🔴**第 12 条「NL / 子模型透传链」**(2026-09-28 新增·与下方 B2 的「第 12 链」同源:
`league 命中 → 主客队名非空 → Elo 非 None → mkt 非空 → edge 三方向非空 → Step5/Step8 消费`)
🔴 透传链逐跳断言非 None(以新接入子模块为单位):
`联赛识别命中 → 主客队名非空 → Elo 查得到 → 市场赔率传进来 → 中间产物非空 → 主流程 Step 消费`
任何一跳 None = **断链**(本次 P0-2/P0-3/P0-4 全在这一链上)
+ 每个中间产物有上游来源与下游消费方 · 无孤儿产物 · 无断裂引用
④ 可靠性:确定性 / 异常降级 / 无硬编码 / 无魔法数字 / 异常不静默
🔴(2026-09-28 补) 子项「**硬编码字面量扫描**」——grep 调用处实参,凡传入字面量
(`1`/`0`/`None`/写死概率)而文档要求"动态解析/外部传入"的 → P0/P1
⑤ 活跃性:无僵尸 Skill/脚本/规则/数据
🔴(2026-09-28 升级定义) 从"文件存在/被调用"升级为「**用真实输入跑一次,断言输出里出现非空数值**」
—— **文件在、调用在、输出空 = 不活跃**
⑥ 上下文衔接:版本号统一 / 引用存在 / 描述与实现一致 / 更新已同步
⑦ 性能可维护:耗时 / 冗余计算 / 配置集中 / 命名 / 注释
⑧ 实际运行验证(🔴V3.0 核心·最高优先级):
用真实 txt 跑 calc_all 主流程 → 验证【模块易见性/参数传递/因子实际计算/输出被消费/数据格式匹配】
+ 边界场景(深盘/超深盘/欧战/平局各 ≥1 例)+ 同场跑 2 次确定性
🔴(2026-09-28 补) 优先跑 A1⑭ 的 fixture 集(真实输入·不是构造样例)
```
### A3 修复与验证
- P0/P1 **必须本次修复到可验证状态**(禁"标注待办")· 修复顺序:数据格式不匹配 → 参数缺失 → 输出未消费 → 存在≠活跃
- 🔴**fixture 防复发(硬要求)**:每修一个 P0,**必须把"当时能复现 bug 的真实输入"固化成 fixture**
(进 A1⑭ 的回归集),并在 `check_sync.py` 加一条 chk 自动跑。
**没有 fixture 的修复 = 未完成**(防"修了这次、下次同 bug 换个函数再犯")。
- 修复后**全量回归**:`check_sync` 全绿 + 关键脚本复跑 + 涉及链路整链验证 + 副本同步
### A4 报告(模板)
```
审计概览(范围/问题数/修复状态)→ 全量清单摘要 → 问题清单(编号/等级/模块/根因/影响/修复/验证)
→ 传导链路验证表(含子模型透传链逐跳)→ 实际运行验证表(含 fixture 回归结果)→ 修复记录
→ 🔴fixture 新增清单(每个 P0 对应哪份 fixture)→ 验收结论(各维 ✅/❌ + 总体通过/有条件/不通过)
```
📌 **A 模式详版逐项清单**见 `data/tmp/audit_prompt.md`(通用版提示词·版本/数字以实际读取为准)。
📌 **脚本化入口**:`audit_fixtures.py`(A1⑭)+ `audit_alignment.py`(A1⑬)——审计先跑这两个。
---
## B 模式:分析结果审计(V4.0·单场验收)
### B1 结构完整性(Step0→Step10 逐项·以 AGENTS 流程为基准)
```
Step0(11 项):txt 全玩法 / 变动序列≥2时点 / 新闻伤停三态 / H2H / 反抽水 / 联赛基准 /
去水凯利数值 / api-football / footballcards-xG / clubelo-ELO / 队名匹配
Step1(硬核 12 项):隐含概率三向 / 档位 / 方向差距 / skew / 凯利 / 反抽水 / 让球 / 大小球 /
主客强弱 / 交锋 / 状态 / ELO / 市场一致性——每项数值+判定·禁合并
Step2(V1-V6):双源变动形态 / 诱阻四步(逐步骤)/ 水位联动 / 半全场+修正7 / 跨市场分歧pp /
V6(临场触发 or 显式"不触发(原因)")
Step3:44/45/46 三态 + 欧战六项核查表逐条(欧战场)+ F1-F7 逐项三态
Step4:推论层 26 项修正逐项(**未列出=未执行**·不触发须写原因)
Step4.5:SK-league-{联赛} R1-R12 逐条(禁 calc_v3572 查表替代)+ R14/R20
🔴Step4.8(欧国联/国家队场·2026-09-28 新增):league_id=5 / league_name 含 Nations League 时
必列【脚本实跑数值】:
- R4 档位:raw Elo 差 X → 档 X(n=X · 主X%/平X%/客X% · 场均X)
- R5 客队热门平局泄漏(命中档须列 客胜X% / 平X% / 未胜X%)From MENG-COOLMAN/PitchQuant, MIT.
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- Last commit (this folder)
- Sep 29, 2026 (1 month ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- Repository
- github.com/MENG-COOLMAN/PitchQuant
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
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