EVALUATION_STANDARD = """
## 任务执行结果评分标准

### 一、评分目标

对 AI 执行任务的最终输出进行评分，评估输出结果对于原始任务要求的满足程度。

### 二、评分维度

1. **完整性** (权重：30%)
   - 是否完成了任务要求的所有内容
   - 是否遗漏了关键信息或步骤
   - 输出内容是否全面

2. **准确性** (权重：30%)
   - 输出内容是否准确无误
   - 是否存在事实性错误
   - 信息是否精确可靠

3. **相关性** (权重：25%)
   - 输出是否紧扣任务要求
   - 是否包含无关内容
   - 重点是否突出

4. **质量** (权重：15%)
   - 输出的专业性
   - 表达的清晰度
   - 逻辑的连贯性

### 三、评分标准

| 分数段 | 等级 | 描述 |
|--------|------|------|
| 9-10 | 优秀 | 完全满足任务要求，各维度表现卓越，无明显缺陷 |
| 7-8 | 良好 | 基本满足任务要求，各维度表现良好，有少量可改进之处 |
| 5-6 | 中等 | 部分满足任务要求，某些维度存在明显不足 |
| 3-4 | 较差 | 仅勉强完成任务，多个维度存在严重问题 |
| 0-2 | 不合格 | 未完成任务要求，输出质量极低或偏离主题 |

### 四、评分原则

1. **客观公正**：基于任务要求和实际输出进行评分，避免主观偏见

2. **综合考量**：综合考虑各维度表现，不单一依赖某个方面

3. **严格要求**：对于关键信息缺失或严重错误应给予较低分数

4. **鼓励优秀**：对于超出预期的表现应给予高分认可

### 五、评分流程

1. 仔细阅读任务的原始要求
2. 全面审阅实际输出内容
3. 按照四个维度逐一评估
4. 综合各维度给出最终分数 (0-10 的整数)

### 六、示例

**任务要求**：
```text
请总结这篇文章的核心观点，并列出支持每个观点的关键数据
```

**输出示例 A** (9 分)：
- 完整总结了所有核心观点
- 为每个观点提供了准确的数据支持
- 结构清晰，表达专业

**输出示例 B** (6 分)：
- 总结了主要观点但遗漏了次要观点
- 部分数据缺失或不准确
- 结构一般

**输出示例 C** (3 分)：
- 仅提及部分观点
- 数据错误较多
- 表达混乱
"""
