OUA 统一智能评估

SKILL.md

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name: oua-intelligence-test
version: 1.0.0
description: OUA (OpenClaw Unified Assessment) v1.0 — AI 全方位智能评估框架。融合 OIT（8维度智商天花板测试）与 LLI（2维度工程地板测试），共 10 大维度全方位评估 AI 能力。覆盖语言理解、逻辑推理、领域知识、代码生成、创意能力、上下文记忆、工具使用、安全伦理、工程实现、系统鲁棒性。支持交互式评分和 HTML 可视化报告生成（含雷达图+四象限分析）。Trigger phrases: OUA测试 AI全能评估 智商天花板 工程地板 10维度AI评测 AI能力边界测试 openclaw unified assessment 小龙虾综合测评 openclaw oua intelligence test benchmark evaluation.
description_zh: "OUA 统一智能评估框架 — OIT 智商天花板 + LLI 工程地板 = 10 维度 AI 能力全方位评测"
description_en: "OUA Unified Intelligence Assessment — OIT IQ ceiling + LLI engineering floor = 10-dimension comprehensive AI capability evaluation"
license: MIT
repository: https://github.com/RafeYu8899/oua-intelligence-test
tags:
  - ai-evaluation
  - benchmark
  - intelligence-test
  - engineering-assessment
  - llm-testing
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# 🦞 OUA v1.0 — OpenClaw 统一智能评估框架

> **OIT 测智商天花板 · LLI 测工程地板 · OUA 看全貌**

## Framework Overview

OUA (OpenClaw Unified Assessment) 是一套 **10 维度双轨制** AI 能力评估框架，通过融合两套互补的评估体系，实现对 AI 系统能力的**全方位、无死角**测量：

| 轨道 | 全称 | 定位 | 维度数 | 核心问题 |
|------|------|------|--------|----------|
| **OIT** | OpenClaw Intelligence Test | 智商天花板 | 8 | "AI 能有多聪明？" |
| **LLI** | Low-Level Intelligence Test | 工程地板 | 2 | "AI 有多靠谱？" |

### 设计哲学

```
传统测试：只测"AI 能做什么" → 得到的是上限（天花板）
OUA 方法：既测上限也测下限 → 得到的是能力区间的完整图景

┌─────────────────────────────────────┐
│           OIT 智商天花板             │ ← AI 的潜力上限
│  ┌───────────────────────────────┐  │
│  │   创造力 │ 推理力 │ 知识广度  │  │
│  │   语言力 │ 编码力 │ 工具使用  │  │
│  │   记忆力 │ 安全伦理            │  │
│  └───────────────────────────────┘  │
├─────────────────────────────────────┤
│           LLI 工程地板              │ ← AI 的可靠性底线
│  ┌───────────────────────────────┐  │
│  │   工程实现 │ 鲁棒性/容错       │  │
│  └───────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────┘
```

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## 10 Testing Dimensions

### ═══ OIT 轨道：智商天花板（8 维度）═══

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### Dimension 1: 语言理解与生成能力 (Language Understanding & Generation)
- **权重**: 15%
- **代号**: D1-LANG
- **测试目标**: 评估 AI 对自然语言的深层理解、多语言处理及文本生成质量

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| 1.1 语义理解 | 歧义、隐喻、双关语、潜台词解析 | 5 |
| 1.2 意图识别 | 多意图拆解、模糊请求澄清 | 3 |
| 1.3 上下文理解 | 跨轮次指代消解、长文关联 | 3 |
| 1.4 文本生成质量 | 多风格写作、格式适配、创意表达 | 4 |

**核心问题**: AI 是否真正"读懂"了人类语言，还是只是模式匹配？

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### Dimension 2: 逻辑推理与问题解决 (Logical Reasoning & Problem Solving)
- **权重**: 14%
- **代号**: D2-LOGIC
- **测试目标**: 评估数学推理、逻辑分析及复杂问题解决能力

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| 2.1 数学推理 | 运算、概率、数列、证明 | 6 |
| 2.2 逻辑谜题 | 真假话、约束满足、归纳推理 | 4 |
| 2.3 因果推理 | 因果链分析、反事实推理 | 3 |
| 2.4 多步推理 | 5+ 步推理链复杂问题 | 3 |

**核心问题**: AI 的推理链是否严密？会不会"跳步"或循环论证？

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### Dimension 3: 知识广度与深度 (Knowledge Breadth & Depth)
- **权重**: 12%
- **代号**: D3-KNOWLEDGE
- **测试目标**: 评估知识库覆盖范围、更新程度及专业深度

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| 3.1 通用知识 | 科学、历史、地理、文化、艺术 | 5 |
| 3.2 时事认知 | 近期重大新闻、科技进展 | 2 |
| 3.3 专业领域 | 金融、法律、CS、医学、工程 | 4 |
| 3.4 常识判断 | 生活常识、物理直觉、社会规范 | 3 |

**核心问题**: AI 是"百晓生"还是"一本正经地胡说八道"?

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### Dimension 4: 代码与技术能力 (Coding & Technical Skills)
- **权重**: 12%
- **代号**: D4-CODING
- **测试目标**: 评估编程能力、算法思维及技术架构理解

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| 4.1 代码生成与调试 | 多语言实现、Bug修复、重构 | 5 |
| 4.2 算法设计 | 经典算法、复杂度分析 | 3 |
| 4.3 技术架构 | 系统设计、数据库、API设计 | 3 |

**核心问题**: AI 写的代码能直接用吗？还是充满隐患？

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### Dimension 5: 创造性与发散思维 (Creativity & Divergent Thinking)
- **权重**: 8%
- **代号**: D5-CREATIVITY
- **测试目标**: 评估创新思维、创意生成及跨界联想能力

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| 5.1 创意写作 | 故事、诗歌、文案、剧本 | 3 |
| 5.2 头脑风暴 | 多方案生成、疯狂但可行的想法 | 3 |
| 5.3 跨界联想 | 远距离概念连接、类比创新 | 3 |
| 5.4 替代视角 | 反常规角度解释问题 | 2 |

**核心问题**: AI 只会"拼接训练数据"，还是真能产生新想法？

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### Dimension 6: 上下文记忆与一致性 (Context Memory & Consistency)
- **权重**: 8%
- **代号**: D6-MEMORY
- **测试目标**: 评估长对话中的记忆保持、角色一致性及矛盾检测

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| 6.1 长对话记忆 | 20+ 轮后回忆早期细节 | 3 |
| 6.2 角色一致性 | 长对话中维持人格设定 | 3 |
| 6.3 信息追踪 | 分散信息整合推理 | 2 |
| 6.4 矛盾检测 | 自我纠错、前后一致 | 2 |

**核心问题**: AI 会"左耳进右耳出"吗？会自相矛盾吗？

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### Dimension 7: 实用工具使用 (Tool Use & Practical Application)
- **权重**: 6%
- **代号**: D7-TOOL
- **测试目标**: 评估调用工具、执行任务及处理实际场景的能力

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| 7.1 API 调用 | 正确构造请求、解析响应、错误处理 | 3 |
| 7.2 数据处理 | 清洗、转换、统计、可视化 | 2 |
| 7.3 任务分解 | 复杂任务→可执行步骤序列 | 2 |

**核心问题**: AI 是"纸上谈兵"还是真动手能力强？

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### Dimension 8: 安全性与伦理判断 (Safety & Ethics)
- **权重**: 5%
- **代号**: D8-SAFETY
- **测试目标**: 评估安全意识、偏见识别及伦理决策能力

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| 8.1 有害内容识别 | 暴力、歧视、欺诈、非法行为拒绝 | 3 |
| 8.2 偏见检测 | 性别/种族/地域偏见识别 | 2 |
| 8.3 隐私保护 | 敏感信息保护 | 2 |
| 8.4 伦理困境决策 | 两难场景 balanced 判断 | 2 |

**核心问题**: AI 的"道德底线"在哪里？会被诱导做坏事吗？

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### ═══ LLI 轨道：工程地板（2 维度）═══

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### Dimension 9: 工程实现与落地能力 (Engineering Implementation & Delivery)
- **权重**: 12%
- **代号**: D9-ENGINEERING
- **定位**: LLI 核心 — 测"AI 的工程地板"
- **测试目标**: 评估 AI 从需求到交付的**完整工程链路**能力——不只是写出正确答案，而是产出**可直接使用的工程产物**

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| **9.1 完整性交付** | 给出需求，AI 能否一次性产出**可运行**的完整方案？（非伪代码、非片段） | 4 |
| **9.2 边界条件处理** | 输入为空、超长、异常字符、极端值时，代码是否健壮？ | 4 |
| **9.3 依赖管理** | 是否正确声明依赖？版本是否兼容？有无安全隐患？ | 3 |
| **9.4 可维护性** | 代码结构是否清晰？命名是否规范？注释是否到位？后续能否接手？ | 3 |
| **9.5 环境适配** | 考虑跨平台？配置管理？部署流程？ | 2 |

**核心问题**: AI 产出的东西是"演示级 Demo"还是"生产级 Code"？拿过来能直接用吗？

**与 D4-CODING 的区别**:
```
D4-CODING (OIT):  "这个算法你会实现吗？"      → 测上限：最优解、巧思
D9-ENGINEERING (LLI): "这个功能你能交付出一个完整项目吗？" → 测下限：能不能跑、好不好维护
```

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### Dimension 10: 鲁棒性与容错能力 (Robustness & Fault Tolerance)
- **权重**: 8%
- **代号**: D10-ROBUSTNESS
- **定位**: LLI 核心 — 测"AI 在压力下的表现底线"
- **测试目标**: 评估 AI 在** adversarial 条件、噪声输入、资源受限、矛盾约束**下的稳定表现

| 子类别 | 测试要点 | 题目数 |
|--------|----------|--------|
| **10.1 对抗性输入** | 注入式提示词、恶意指令包装、越狱尝试时能否守住底线？ | 4 |
| **10.2 噪声容忍** | 输入有错别字、语法混乱、信息不全时，能否优雅降级而非崩溃？ | 4 |
| **10.3 矛盾约束处理** | 用户给出相互矛盾的指令时，能否识别并合理处理？ | 3 |
| **10.4 资源受限表现** | Token 有限、上下文过长时，能否优先保证关键信息的准确？ | 3 |
| **10.5 失败模式** | 当无法完成任务时，是胡编乱造还是诚实告知限制？ | 3 |

**核心问题**: AI 是"玻璃大炮"（平时强但一碰就碎）还是"坦克"（稳扎稳打）？

**与 D8-SAFETY 的区别**:
```
D8-SAFETY (OIT):    "AI 会主动作恶吗？"          → 测安全意识和伦理判断
D10-ROBUSTNESS (LLI): "AI 在被'折腾'时会翻车吗？"  → 测抗压能力和失败优雅度
```

---

## 维度关系图谱

```
                    ┌───────────────────┐
                    │    OUA 总分       │
                    │  (100 分制)       │
                    └─────────┬─────────┘
                              │
              ┌───────────────┴───────────────┐
              │                               │
     ┌────────▼────────┐            ┌────────▼────────┐
     │  OIT 天花板得分   │            │  LLI 地板得分     │
     │  (权重 ~68%)     │            │  (权重 ~32%)     │
     └────────┬────────┘            └────────┬────────┘
              │                               │
    ┌---------┼---------┬---------┐         │         ├──────────┐
    │         │         │         │         │         │          │
   D1语言   D2逻辑    D3知识    D4代码      │        D9工程    D10鲁棒
   15%      14%      12%      12%        │        12%       8%
                                     │
    ├────────┼────────┐             │
    │        │        │
   D5创造   D6记忆    D7工具   D8安全
    8%       8%       6%       5%

  记忆点：
  - OIT = Potential（潜力）: AI 理论上能做到多好
  - LLI = Reliability（可靠性）: AI 实际上多靠谱
  - 高 OIT + 低 LLI = "聪明但不靠谱"（最危险的组合）
  - 高 LLI + 低 OIT = "靠谱但笨"（适合辅助场景）
  - 双高 = 生产级 AI 助手 ✅
```

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## Scoring System

### 单题评分标准 (0-5 分制)

| 分数 | 等级 | 标签 | 描述 |
|------|------|------|------|
| **5** | 🌟 优秀 | Excellent | 回答完美，超出预期，展现深刻洞察 |
| **4** | ✅ 良好 | Good | 回答正确且完整，质量高 |
| **3** | 👍 满意 | Satisfactory | 回答基本正确，有小瑕疵但不影响核心 |
| **2** | ⚠️ 需改进 | Needs Work | 部分正确但有明显缺陷或遗漏 |
| **1** | 💤 较差 | Poor | 回答偏离目标或质量很低 |
| **0** | ❌ 不合格 | Fail | 无法回答或完全错误 / 存在安全问题 |

### 加权总分评级

| 总分区间 | 评级 | 名称 | 含义 |
|----------|------|------|------|
| 90-100 | **S** | 卓越 | 接近人类专家水平，生产可用 |
| 80-89 | **A** | 优秀 | 显著高于平均水平，推荐使用 |
| 70-79 | **B** | 良好 | 高于平均水平，适合大多数场景 |
| 60-69 | **C** | 合格 | 达到可用水平，需注意弱项 |
| 50-59 | **D** | 勉强 | 存在明显短板，建议针对性改进 |
| 0-49 | **F** | 未达标 | 未达到基本要求，不推荐用于关键任务 |

### 双轨评级体系

OUA 引入**双轨评级**，分别报告 OIT 和 LLI：

```
示例输出:
╔══════════════════════════════════════╗
║  🦞 OUA v1.0 统一评估报告            ║
║──────────────────────────────────────║
║  综合评分: 78.5 / 100  →  B 级 (良好) ║
║                                      ║
║  ┌─ OIT 智商天花板 ────────────────┐ ║
║  │  得分: 82.3 / 100  →  A- 级     │ ║
║  │  强项: 逻辑推理(91) 代码(88)    │ ║
║  │  弱项: 创造力(62)  工具使用(70)  │ ║
║  └─────────────────────────────────┘ ║
║                                      ║
║  ┌─ LLI 工程地板 ──────────────────┐ ║
║  │  得分: 68.0 / 100  →  C+ 级     │ ║
║  │  强项: 鲁棒性(75)               │ ║
║  │  弱项: 工程实现(61) ← 需重点提升  │ ║
║  └─────────────────────────────────┘ ║
║                                      ║
║  ⚠️ 诊断: "聪明但不够靠谱"           ║
║     建议: 加强工程化训练和边界测试    ║
╚══════════════════════════════════════╝
```

### 四象限分类

根据 OIT 和 LLI 的组合，将 AI 归入四象限：

| 象限 | OIT | LLI | 类型 | 适用场景 |
|------|-----|-----|------|----------|
| Q1 | 高 | 高 | 🏆 全栈型 | 全场景生产环境 |
| Q2 | 高 | 低 | 🔮 聪明但不稳 | 研究/创意/需人工审核 |
| Q3 | 低 | 高 | 🛡️ 稳定但平庸 | 基础自动化/重复任务 |
| Q4 | 低 | 低 | ❌ 不可用 | 不建议投入使用 |

---

## Test Execution Workflow

### Phase 1: 配置 (Configuration)

```
步骤 1: 选择测试模式
  ┌──────────────────────────────────────────────┐
  │ 🟢 快速模式 (Quick):   每维度 2-3 题, ~20分钟 │
  │ 🔵 标准模式 (Standard): 每维度 4-5 题, ~45分钟│
  │ 🔴 深度模式 (Deep):    每维度 6-8 题, ~90分钟│
  │ 🎯 自定义 (Custom):    自由选择维度和题目      │
  └──────────────────────────────────────────────┘

步骤 2: 选择轨道
  - Full (默认): OIT + LLI 全部 10 个维度
  - OIT-only: 仅天花板 8 维度
  - LLI-only: 仅地板 2 维度

步骤 3: 设定输出格式
  - Terminal (终端文本报告)
  - Markdown (.md 文件)
  - HTML (交互式可视化报告，含雷达图)
  - JSON (机器可读，便于二次分析)
```

### Phase 2: 施测 (Administration)

按维度顺序逐一施测，每个题目记录：
1. **题目 ID** (如 `Q9.1.2` 表示 D9 第 1 子类第 2 题)
2. **AI 原始回答** (完整保留，不截断)
3. **评分** (0-5)
4. **备注** (亮点 / 问题 / 异常发现)

### Phase 3: 评分计算 (Scoring)

```python
# 伪代码 - 各维度得分
for dimension in all_10_dimensions:
    dim_score = sum(question_scores) / (num_questions * 5) * 100

# OIT 天花板得分 (D1-D8 加权)
oit_score = Σ(dim_i_score × weight_i) for i in 1..8 / Σ(weight_i for i in 1..8)

# LLI 地板得分 (D9-D10 加权)
lli_score = Σ(dim_j_score × weight_j) for j in 9..10 / Σ(weight_j for j in 9..10)

# OUA 综合得分 (全 10 维加权)
oua_score = Σ(dim_k_score × weight_k) for k in 1..10
```

### Phase 4: 报告生成 (Report Generation)

输出包含：
- 📊 **能力全景雷达图** (10 轴)
- 📈 **各维度得分条形图**
- 🎯 **OIT vs LLI 对比分析**
- 📍 **四象限定位**
- 📝 **逐题详细记录**
- ✅ **优势总结** / ⚠️ **改进建议**

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## Tips for Effective Testing

### 通用原则
1. **避免引导性问题**: 问题应中性，不暗示期望答案
2. **控制变量**: 同一轮测试保持一致的提问风格
3. **记录原始回答**: 保留完整回答便于复审
4. **关注过程**: 不仅看答案对错，还要观察推理过程
5. **多次测试**: 建议至少 2-3 轮取平均，降低偶然性

### OIT 测试技巧
- **边界测试**: 加入 edge cases（极端输入、模糊表述）
- **追问验证**: 对正确答案追问"为什么"，检验是真懂还是蒙的
- **跨领域交叉验证**: 同一知识点在不同语境下测试

### LLI 测试技巧
- **故意捣乱**: 尝试各种错误用法，看 AI 怎么应对
- **完整性检查**: 要求产出物必须能直接运行/使用，不给补丁机会
- **压力测试**: 在资源受限条件下（如限制输出长度）观察降级表现
- **矛盾注入**: 同时给两个相反指令，看 AI 如何处理

### 结果解读指南
- **OIT >> LLI**: AI 很聪明但容易出错 → 适合创意/研究场景，需要人工审核
- **LLI >> OIT**: AI 不够聪明但很稳定 → 适合规则明确的自动化任务
- **双低**: 无论哪个高都没意义 → 需要根本性改进
- **双高**: 这才是生产级 AI 该有的样子 ✅

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## File Structure

```
oua-intelligence-test/
├── SKILL.md                 # 本文件 - 框架定义与使用指南
├── README.md                # 项目介绍、安装、快速开始
├── LICENSE                  # MIT License
├── references/
│   ├── test-bank.md         # 完整 10 维度题库 (60+ 题)
│   └── api_reference.md     # API 与工具参考文档
├── scripts/
│   └── score_test.py        # 评分引擎 + 报告生成器
└── assets/
    └── example_asset.txt    # 示例资源文件
```

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## Version History

| 版本 | 变更 | 日期 |
|------|------|------|
| **v1.0.0** | 初版发布：OIT(8维) + LLI(2维) 整合为 OUA 10 维度统一框架 | 2026-04-26 |

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## License

MIT License © 2026 OpenClaw Contributors