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name: eval-repair
description: 分析评测错误，并为针对性训练集/评测集补充生成可 review 的数据计划。
when_to_use: 当用户提供评测结果、模型判错样本或带标签错误 case，并希望补充训练/评测数据时使用。
aliases: error-repair, eval-data
allowed_tools: read_file, write_file, edit_file, grep_search, glob_search, ask_user_question
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使用这个 skill 处理“已有评测错误 -> 错误分析 -> 人工 review 问题类别 -> 数据生成计划 -> canonical records -> 导出”的工作流。

## 输入假设

用户可能会提供一个或多个文件，里面包含：

- query 或多轮对话
- 期望/正确 label
- 模型预测 label
- 可选的 tts
- 可选的原因、垂域、模型版本、设备或其他元数据

输入格式可能每次不同。不要在检查文件前假设列名。

## 必要工作流

1. 读取用户提供的评测/错误文件；如果没有路径，先询问。
2. 识别已有字段，以及缺失的 canonical record 必填字段。
3. 生成错误分析笔记，至少包含：
   - top 混淆对
   - 反复出现的 query 模式
   - 代表性样例
   - 缺失或不明确的字段
4. 提出可供人工 review 的问题类别。
5. 如果类别边界不清，先请用户确认，再制定生成计划。
6. 创建生成计划，说明：
   - 目标问题类别
   - 目标 label
   - 计划生成数量
   - 要生成的正例、反例、边界例
   - 必要元数据
7. 只有在计划清楚后，才生成或请求 canonical records。
8. TODO：工具实现后，在预览或导出前运行 `data_agent_validate_dataset_records`。
9. TODO：工具实现后，运行 `render_dataset_preview` 和 `export_dataset`。

## 当前工具状态

当前先使用已有工具完成文件检查和产物写入：

- `read_file`
- `write_file`
- `edit_file`
- `grep_search`
- `glob_search`
- `ask_user_question`

规划中的数据工具不一定已经实现。除非用户确认当前分支已经实现，否则不要直接调用不存在的工具。

## 推荐产物

```text
output/eval_errors_context.md
output/error_analysis.md
output/generation_plan.md
output/generated_candidates.jsonl
output/open_questions.md
```

上面的 `output/...` 是逻辑文件名，实际路径必须位于当前 session/output。临时脚本、抽样缓存和中间文件必须位于当前 session/scratchpad。

## 约束

- 在 canonical records 达成一致并通过校验前，不要直接导出最终训练/评测格式。
- 不要把自动聚类当成最终事实，聚类和类别命名必须可 review。
- 面向人的总结要简洁，并尽量用样例支撑。
- 不要在项目根目录、源码目录或其他非 session 目录创建本任务产物；用户明确指定外部目标文件时除外。
