Tactic: perturb scoring weight…
Tactic: perturb scoring weights to test the robustness of the gap ranking
priority-sensitivity-testing能帮你做什么
不说虚话——S7684 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
用大白话交代任务，它会先确认关键细节再动手，不瞎猜。
输出带结构与说明，拿来就能用，不用再自己整理格式。
与 AIXX 其他技能叠加使用，组成你自己的工作流。
把常用要求沉淀成一句话模板，下次直接复用。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S7684 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
priority-sensitivity-testing · 实跑样例
任务：帮我测一下招聘简历自动筛选系统：把"学历权重"从30%调到15%、"项目经验"从20%提到35%，看排名前50的候选人名单变化多大。
# 招聘简历筛选系统权重调整测试方案
一、说明：我无法直接操作您的系统
作为AI助手，我无法登录您的招聘系统执行真实测试，但可提供一套可落地的A/B对比测试方案，您照此执行即可获得结论。
二、测试前准备
- 固定测试样本：选取同一批候选人简历池（建议500份以上），锁定时间戳，确保两次筛选输入完全一致
- 记录基线：保存原权重（学历30%、项目经验20%）下的前50名名单及各项得分
- 确认其他参数：技能匹配、工作经验等维度权重保持不变，避免混杂变量
三、执行步骤
1. 对照组：用原权重跑一遍，导出前50名单（姓名/编号、总分、分项得分）
2. 实验组：调整权重为学历15%、项目经验35%，用同一批简历再跑一遍
3. 导出对比：两次名单并排，标注每位候选人的排名变化
四、评估指标（量化“变化多大”）
- 名单重合度：两次前50重叠人数 / 50（如重合35人，即70%保留率）
- 排名波动：计算平均排名位移、最大升/降幅度
- 进出画像分析：新进榜 vs 被淘汰候选人的学历分布、项目数量差异
五、结果解读参考
| 重合度 | 解读 |
|---|---|
| 80%以上 | 权重影响小，需检查系统是否真正生效或区分度不足 |
| 50%-80% | 中等影响，属正常调参范围 |
| 50%以下 | 影响显著，需评估是否误筛掉高潜力低学历候选人 |
六、注意事项
- 关注公平性风险：降低学历权重可能增加非名校/专科候选人，需确认符合岗位实际要求与合规要求
- 建议先在沙盒环境测试，避免影响线上招聘流程
- 测试至少重复2-3次验证结果稳定性（如系统含随机因素）
执行后如需，您可把两组名单的统计结果发给我，我帮您分析变化模式与合理性。
三种做法,一比就知道
| 再招一个人 | 自己摸索 | 萬安云 S7684 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 月薪数千起 | 反复试错数小时 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 招聘+培训数周 | 质量不稳定 | 分钟级 |
| 独特性 | 流动风险 | 无人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
priority-sensitivity-testing怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S7684」；交代任务背景与要求，priority-sensitivity-testing即刻开工。
priority-sensitivity-testing多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
具体能帮我做什么？
把你手头这件重复、费时、有固定套路的活交给它——先描述任务和背景，它会确认要点后直接产出成品，不满意可以继续改。
输出质量不稳定怎么办？
在指令里补充背景、受众与格式要求（例如“面向中小企业主、300 字以内、分三点”）；要求越具体，产出越稳。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代