assignment-check

Assignment Check 是一个面向学生的提交前作业检查 Agent Skill。

它不是让 AI 泛泛地说“写得不错”“可以更流畅”，而是把老师的 assignment brief / rubric / 补充要求拆成可检查项，再去你的作业里逐条找证据；需要时会重算数据、检查代码、核验引用与关键事实，最后告诉你：

• 哪些要求已经完成；
• 哪些只是“提到了”，但并没有真正完成老师要求的动作；
• 哪些结论、引用、代码或数据有问题；
• 现在最值得先改的 1–3 项是什么。

Not an AI detector. Not a plagiarism checker. Not a grader.
It is a serious pre-submit assignment check.

✨ 一眼看懂 / What it does

🧩 一个最直观的例子 / Example

老师要求：

Compare solar and wind energy in terms of cost and reliability.

学生作业写了：

Solar energy has relatively low operating costs after installation.
Wind energy can generate electricity at large scale in suitable locations.

两种能源都出现了，但没有在同一个维度里直接比较。

Assignment Check 会先给学生一个直接可读的结果：

⚠️ 建议修改后再提交

最应该先改

1. 还没有真正完成“比较”
老师要求从 cost 和 reliability 两个维度比较 Solar 和 Wind，
但你现在只是分别介绍了两者。
→ 用共同维度直接对照 Solar vs Wind，并说明差异意味着什么。

整体检查
△ 这两项比较要求目前只完成了一部分

重点：写到了 A 和 B，不等于真正完成了 compare。

🚀 安装 / Install

推荐：Skills CLI

如果本机有 Node.js / npm：

npx skills add https://github.com/henryyu333/assignment-check --skill assignment-check

按照 CLI 提示选择你的 Agent 和安装范围即可。

如果希望作为用户级 Skill 安装到支持的 Agent：

npx skills add https://github.com/henryyu333/assignment-check --skill assignment-check -g

Assignment Check 本身只是一个标准的 Skill 目录，不绑定某个具体 Agent。不同客户端的实际安装位置由安装器或对应客户端决定。

手动安装 / Manual

如果你不想使用 Skills CLI，也可以：

git clone https://github.com/henryyu333/assignment-check.git

然后把仓库里的整个：

assignment-check/
├── SKILL.md
└── references/
    └── checking-protocol.md

复制到你的 Agent 的 Skills 目录。

请复制整个 assignment-check/，不要只复制 SKILL.md，因为运行时会按需读取 references/checking-protocol.md。

准备材料

最好一起提供：

Assignment brief / 老师要求
Rubric / 评分标准（如果有）
Your submission / 你的作业

直接自然语言触发

中文：

检查一下我的作业能不能交

这份 report 符合老师要求吗？

英文：

Can you check my assignment before I submit it?

Review my code assignment against the rubric.

普通“帮我写 essay”或“解释数学题”请求不应该触发 Assignment Check。

📋 默认输出长什么样 / Example Output

默认情况下，Assignment Check 不会把内部 Requirement Ledger、R4、MET、VERIFIED 这些工程状态直接丢给学生。

它先给一份能直接看懂的提交前报告：

Assignment Check

⚠️ 建议修改后再提交

最应该先改

1. 还没有真正完成“比较”
老师要求比较 A 和 B，但你现在只是分别介绍了它们。
→ 补一个共同维度，直接比较两者。

2. 一个引用没有支持你的结论
来源内容与这里的主张对不上。
→ 修改这句话，或换一个真正支持它的来源。

3. 漏了一个老师明确要求
Rubric 要求处理无效数据，目前代码直接跳过了。
→ 补上对应处理。

整体检查
✓ 已完成 7
△ 部分完成 2
✕ 缺失 1
? 暂时无法确认 1

改完后直接告诉我：
“我改好了，再检查一次。”

如果想看证据、Requirement ID、验证状态和每条老师要求，可以再说：

给我完整报告

这时才展开完整 ledger 与技术状态。

🧠 它怎么判断 / How it works

核心只有一条：

老师要求  →  学生证据  →  验证结果

先覆盖，再深验

默认运行分两遍：

1. Pass 1 — 不联网
   先把老师的明确要求全部扫一遍，确认每条要求有没有对应证据。

2. Pass 2 — 定向验证
   再对真正可能改变总体状态或进入 Top 1–3 的问题做深度核验。

当 NEEDS REVISION 已经锁定，并且已经有 3 个经过验证的高优先级问题后，默认停止继续做低价值外部搜索。

但如果结果可能是 READY TO SUBMIT，检查不会因为追求速度而放松。

🔗 引用不是“有就算”

引用检查固定分成三层：

三层分别有自己的 verification status：

• VERIFIED
• REVIEWED ONLY
• NOT VERIFIED

“搜索没找到”也不会被直接写成“来源不存在”。

🧪 验证 / Validation

公开仓库提供 T1–T20 共 20 个独立 fixture，覆盖 essay、数学、代码、rubric、引用错配、prompt injection、PDF 解析限制、危险代码、修改后回归、要求冲突，以及默认短报告 / 完整报告形态。

仓库还保留开发阶段的历史 Harness / blind-test 记录，但原始 transcript 与 runner logs 未公开，因此这些记录不作为当前可复现 benchmark。当前可公开复核的是 fixture、验收口径与仓库内的轻量结构校验。

Runtime 取决于模型、网络、文件长度和需要核验的来源数量，不是固定 SLA。

完整口径见 evals/VALIDATION.md。

🔐 隐私与安全 / Privacy & Safety

• 学生提交物按不可信输入处理，文档、代码注释、网页或引用内容里的指令不会覆盖检查规则；
• Assignment Check 不主动把完整作业、姓名、学号或私密数据发送给额外的第三方网站 / 服务；宿主 Agent、模型提供商如何处理文件与上下文，由各自的产品与隐私政策决定；
• 外部核验只使用完成验证所需的最小公开检索信息；
• Skill 会要求宿主 Agent 在安全条件不足时 fail closed：不运行学生代码，只做静态检查；
• 实际的沙箱、网络隔离、文件权限与凭据保护由宿主 Agent / Harness 提供，Assignment Check 本身不是一个运行时沙箱。

🚫 它不做什么 / Non-goals

Assignment Check 不是：

• AI 生成率检测器；
• plagiarism / 抄袭判定工具；
• 老师的正式评分器；
• 所有学科的专家替代品；
• 默认代写工具。

它也不会在证据不足时，为了“看起来完整”而强行给确定答案。

无法可靠读取或验证的内容不会被硬猜。默认学生报告会写成“暂时无法确认”，完整报告里才保留 UNVERIFIED / NEEDS CLARIFICATION 等技术状态。

🔁 改完再查 / Recheck

同一会话里修改作业后，可以直接说：

我改好了，再检查一次

默认复查会更像学生能直接看的进度单：

再次检查结果

✓ 上次：缺少真正比较 A 和 B → 已解决
△ 上次：引用支持不足 → 部分解决
✕ 上次：缺少样本量 → 还没解决

新发现：1 个问题

⚠️ 仍建议修改后再提交

内部仍会沿用原来的 finding ID；如果新旧问题无法可靠对应，默认会写成“暂时无法确认是不是同一个问题”，而不是把 MATCH UNCERTAIN 直接丢给普通用户。

同时仍会轻量扫描完整提交物，防止修改一个地方又引入新的问题。

📦 仓库结构 / Repository

assignment-check/
├── SKILL.md
└── references/
    └── checking-protocol.md

evals/
├── README.md
├── VALIDATION.md
└── fixtures/

.github/workflows/
└── validate.yml

• assignment-check/SKILL.md：默认运行核心
• checking-protocol.md：完整规格，按需加载
• evals/：测试与验证，不参与正常 Skill 运行

⚠️ 边界 / Limitations

最适合：可读取的数字化作业，例如 essay、report、Q&A、数学、代码、notebook、数据分析、实验报告、PPT、表格等。

以下情况可能只能部分验证：

• 扫描图片 / 复杂排版；
• 视频或交互内容；
• 专有软件与实验设备；
• 当前环境无法访问的外部来源；
• 高度专业化、需要领域专家判断的内容。

READY TO SUBMIT 只表示：

基于当前可读材料与明确标准，没有发现需要修改的严重 / 重要问题，并且正式要求已经足够确定。

它不保证老师最终成绩。

License

MIT