From omni
Collects code changes from SDD git branches and evaluates quality using LLM models with ICE Score (functionality, usability) and Code Judge (consistency, issues), generating reports.
npx claudepluginhub zte-aicloud/co-omnispec --plugin omniThis skill uses the workspace's default tool permissions.
本技能整合了代码变更采集和第三方模型评测功能，提供完整的 SDD 流程代码质量评估。
Collects code changes from git diffs in SDD workflow target directories like networking_zte, extracts feature_infos from tasks.md, generates evaluation JSON saved to changes/<branch>/evalset/. Useful after SDD for eval data prep.
Analyzes code changes for quality issues via cleanup reports on technical debt and multi-perspective reviews from maintainer, architect, security, and performance viewpoints. Use before merges or PRs.
Evaluates codebases across 12 pillars (hire/stress/day-2 lenses) using 3 parallel evaluator agents, generates eval doc for /pipeline remediation. Use before hiring or major refactors.
Share bugs, ideas, or general feedback.
本技能整合了代码变更采集和第三方模型评测功能，提供完整的 SDD 流程代码质量评估。
调用 /eval-collector 技能：
changes/{FEATURE_DIR}/evalset/config.result.json调用 /eval-evaluator 技能：
changes/{FEATURE_DIR}/evalset/config.result.json 文件自动检测当前项目的主要代码目录：
changes/{FEATURE_DIR}/evalset/result.txt - 包含详细的评测报告/eval
执行步骤：
/eval tests
执行步骤：
tests 目录的变更评测开始...
第一步：采集代码变更信息
- 当前分支: 001-TCF-5064840-vpn-service
- 目标目录: networking_zte (自动检测)
- 采集完成，生成 evalset/config.result.json
第二步：执行代码质量评测
- 使用模型: glm4.6
- 评测中...
评测结果
代码已使用 glm4.6 模型完成评测，以下是详细结果：
📊 综合评分
平均LLM评测指标: 0.83
- 功能正确性: 0.75
- 实用性: 1.0
- 代码一致性: 0.75
🔍 详细分析
功能正确性 (0.75/1.0)
优点:
- xxx
主要问题:
- xxx
实用性 (1.0/1.0)
优点:
- xxx
代码一致性 (0.75/1.0)
发现的不一致问题:
- xxx
💡 改进建议
1. xxx
2. xxx
总结：xxxx
结果已保存到: changes/001-TCF-5064840-vpn-service/evalset/result.txt
tasks.md 和目标目录是否存在