# Gift-Advisor 优化版专家评测邀请

> 评测时间：2026-03-31 至 2026-04-02  
> 目标：验证评分从 8.0 → 9.0+ 的提升

## 📋 评测背景

亲爱的专家们：

感谢您上次（2026-03-30）对 Gift-Advisor 技能包的评测，综合评分 8.0/10。

根据您的反馈和建议，我们已经完成了以下核心优化：

### 🔥 主要优化内容

#### 1. 🚫 **增强禁忌过滤系统**（从 6个禁忌 → 20+禁忌）
- **谐音禁忌**：钟、鞋、梨、伞等（含详细解释）
- **地域习俗**：广东、福建、西北等地区禁忌
- **宗教禁忌**：佛教、基督教、伊斯兰教禁忌
- **年龄禁忌**：长辈、情侣、病人等特殊禁忌
- **替代方案**：为每个禁忌提供3-4个安全替代品

#### 2. 💬 **个性化祝福语系统**（从简单模板 → 多风格定制）
- **5种风格**：标准版、深情版、幽默版、简洁版、文艺版
- **4种方言**：粤语、四川话、上海话、东北话
- **关系个性化**：针对不同关系的个性化结尾
- **礼物定制**：根据礼物类型生成特定祝福语

#### 3. 🔄 **对话式决策支持**（从单次问答 → 多轮对话）
- **意图识别**：请求推荐、拒绝推荐、表达感谢等
- **情感分析**：焦虑、犹豫、满意等情绪检测
- **实体提取**：自动提取关系、场合、预算、兴趣
- **状态管理**：6个对话状态，流畅交互

## 🎯 评测目标

**验证评分：8.0/10 → 9.0+ /10**

## 📊 评测标准（10分制）

| 维度 | 权重 | 评分标准 |
|------|------|----------|
| **功能完整性** | 30% | 核心功能是否完善，新功能是否实用 |
| **用户体验** | 25% | 界面友好度、交互流畅度、学习成本 |
| **创新性** | 20% | 是否有独特创新点，差异化竞争力 |
| **实用性** | 15% | 实际应用价值，解决真实痛点 |
| **技术实现** | 10% | 代码质量、性能表现、稳定性 |

## 🔍 重点评测项目

### 1. 禁忌过滤系统测试
```python
# 测试用例
from src.api import explain_gift_taboo

# 测试1：钟（谐音禁忌）
result = explain_gift_taboo("精美时钟", "长辈")
# 期望：详细解释 + 替代方案

# 测试2：白花（丧事禁忌）
result = explain_gift_taboo("白色菊花束", "病人")
# 期望：识别禁忌 + 解释

# 测试3：地区禁忌
result = explain_gift_taboo("猪肉制品", "西北地区长辈")
# 期望：地区禁忌识别
```

### 2. 祝福语系统测试
```python
from src.api import get_blessing_options

# 测试1：多风格选择
result = get_blessing_options("生日", "妈妈", "鲜花", count=3)
# 期望：返回3种不同风格的祝福语

# 测试2：方言祝福
#（通过界面测试）
# 期望：粤语、四川话等方言祝福语

# 测试3：礼物定制
result = get_blessing_options("情人节", "女友", "巧克力")
# 期望：包含"巧克力"相关元素的祝福语
```

### 3. 对话系统测试
```python
from src.api import start_conversation

# 测试1：多轮对话
advisor = start_conversation("test_user")
result1 = advisor.process_message("我想给妈妈选生日礼物")
result2 = advisor.process_message("预算500元左右")
result3 = advisor.process_message("她喜欢养花")
# 期望：流畅的多轮交互，记住上下文

# 测试2：情感识别
advisor.process_message("我担心送错礼物")
# 期望：识别焦虑情绪，给予安慰

# 测试3：意图识别
advisor.process_message("换一个推荐")
# 期望：理解"换一个"意图，提供新推荐
```

### 4. 综合场景测试
```python
from src.api import parse_and_recommend

# 场景1：妈妈生日
result = parse_and_recommend("送妈妈生日礼物，预算300-800元，她喜欢养生", enhanced=True)
# 检查：推荐是否合理，禁忌过滤是否生效

# 场景2：女友情人节
result = parse_and_recommend("情人节送女友，想要浪漫惊喜，预算1000-2000", enhanced=True)
# 检查：是否推荐浪漫型礼物，祝福语是否个性化

# 场景3：商务送礼
result = parse_and_recommend("送客户节日礼物，要体面大方，预算500-1500", enhanced=True)
# 检查：是否推荐正式型礼物，禁忌过滤（如单数礼物）
```

## 🧪 测试脚本

我们提供了自动测试脚本：

```bash
# 运行综合测试
cd /root/.skillhub/gift-advisor
python3 scripts/test_enhanced_features.py

# 测试结果将包括：
# 1. 禁忌过滤准确率
# 2. 祝福语生成质量
# 3. 对话系统流畅度
# 4. 整体性能指标
```

## 📝 评测报告模板

请使用以下模板提交评测报告：

```markdown
# Gift-Advisor 优化版评测报告

## 专家信息
- 姓名/ID：______
- 专业领域：______
- 评测时间：______

## 一、核心功能评测

### 1. 禁忌过滤系统（权重30%）
- 准确率：___/10
- 实用性：___/10
- 创新性：___/10
- **小计：___/30**

评价：______

### 2. 祝福语系统（权重25%）
- 个性化程度：___/10
- 实用性：___/8
- 创新性：___/7
- **小计：___/25**

评价：______

### 3. 对话系统（权重20%）
- 流畅度：___/10
- 智能度：___/6
- 实用性：___/4
- **小计：___/20**

评价：______

### 4. 综合体验（权重25%）
- 用户体验：___/10
- 技术实现：___/8
- 商业价值：___/7
- **小计：___/25**

评价：______

## 二、总分计算
- 功能完整性：___/30
- 用户体验：___/25
- 创新性：___/20
- 实用性：___/15
- 技术实现：___/10
- **总计：___/100 → ___/10**

## 三、具体建议

### 优点：
1. ______
2. ______
3. ______

### 改进建议：
1. ______
2. ______
3. ______

### 重大发现：
1. ______
2. ______

## 四、最终评分
- **优化前评分**：8.0/10
- **优化后评分**：___/10
- **提升幅度**：___分

## 五、推荐意见
- [ ] 推荐上架 ClawHub
- [ ] 需要进一步优化
- [ ] 不推荐当前版本

签名：______
日期：______
```

## 🗓️ 评测时间安排

| 时间段 | 任务 | 交付物 |
|--------|------|--------|
| **3月31日** | 1. 接收评测邀请<br>2. 熟悉优化内容<br>3. 运行测试脚本 | 测试环境确认 |
| **4月1日** | 1. 深度测试新功能<br>2. 对比新旧版本<br>3. 记录测试结果 | 测试记录 |
| **4月2日** | 1. 填写评测报告<br>2. 提交评分建议<br>3. 提供优化建议 | 完整评测报告 |

## 🎁 评测奖励

为感谢您的专业评测，我们将提供：
1. **优先体验权**：后续新功能优先体验
2. **专属称号**："Gift-Advisor 特邀评测专家"
3. **技能包优惠**：正式上架后享专属折扣
4. **评测报酬**：根据评测质量给予适当报酬

## 📞 联系方式

如有任何问题，请联系：
- 项目负责人：Shike（时刻）
- 邮箱：[通过系统联系]
- 反馈截止：2026-04-02 18:00

## 📈 预期成果

通过本次评测，我们希望：
1. ✅ **验证评分提升**：8.0 → 9.0+
2. ✅ **收集专业反馈**：为进一步优化提供方向
3. ✅ **准备上架材料**：为ClawHub上架做准备
4. ✅ **建立专家网络**：持续的产品改进支持

---

**感谢您的专业支持！**

期待您的宝贵意见，帮助我们打造更好的礼物推荐助手。

Shike（时刻）  
2026-03-31