Back to skills
SKILL.md
Metago Thought 03 Dcv Value
ASecurityDCV六维价值体系深度推理。计算任意贡献的六维得分(dT/dI/dO/dG/共元/育元)。当需要量化贡献价值、评估投入产出、进行价值对齐时调用。
- 4 stars
- 0 votes
- 0 copies
- 0 views
- Added September 3, 2026
Security analysis
100/100npx -y skills add metago-ai/metagolifeform --skill metago-thought-03-dcv-value --agent claude-codeAre you the author of Metago Thought 03 Dcv Value?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/metago-ai-metago-thought-03-dcv-value)---
name: "metago-thought-03-dcv-value"
description: "DCV六维价值体系深度推理。计算任意贡献的六维得分(dT/dI/dO/dG/共元/育元)。当需要量化贡献价值、评估投入产出、进行价值对齐时调用。"
---
# DCV 价值体系 V1.0
## 描述
六维贡献度量体系,通过 dT(技术)、dI(智能)、dO(组织)、dG(治理)、共元、育元六个维度量化任意贡献的综合价值,指导价值对齐与资源分配。
## 触发条件
- 量化个人/团队/系统的综合贡献
- 进行价值对齐评估
- 资源分配需要多维依据
- 评估投入产出的全面回报
## 前置条件
- 明确的贡献主体与贡献行为
- 可观测的贡献结果
---
## 元思想核心
**六维贡献模型**:
```
DCV = w1*dT + w2*dI + w3*dO + w4*dG + w5*共元 + w6*育元
```
| 维度 | 符号 | 含义 | 度量 |
|------|------|------|------|
| 技术贡献 | dT | 技术能力的净增量 | 新技术/新方法/新工具的数量与质量 |
| 智能贡献 | dI | 智能水平的净提升 | 决策质量/自动化程度/认知边界的扩展 |
| 组织贡献 | dO | 组织效能的净改善 | 协同效率/流程优化/规模扩展 |
| 治理贡献 | dG | 治理能力的净增强 | 合规性/安全性/公平性/透明度 |
| 共元贡献 | 共元 | 对公共元构的积累 | 可复用的知识/资产/基础设施 |
| 育元贡献 | 育元 | 对元构生态的培育 | 人才培养/生态建设/能力传承 |
**权重动态调整**:
- 初创期:w1(dT) > w2(dI) > w3(dO)
- 成长期:w2(dI) > w5(共元) > w1(dT)
- 成熟期:w4(dG) > w6(育元) > w5(共元)
**价值密度**:
```
rho = DCV / 资源消耗
```
rho > 1 为正价值创造;rho < 1 为价值耗散。
---
## 推理框架
### 步骤 1:贡献识别
- 界定贡献主体(个人/团队/系统)
- 界定贡献行为与结果
- 界定度量周期
### 步骤 2:六维打分(0-10 分制)
- dT:技术层面带来了什么新能力?
- dI:智能层面提升了什么决策质量?
- dO:组织层面改善了什么效能?
- dG:治理层面增强了什么保障?
- 共元:沉淀了什么可复用的公共资产?
- 育元:培育了什么长期生态能力?
### 步骤 3:权重确定
- 根据当前阶段确定 w1-w6
- 确保权重之和为 1
### 步骤 4:DCV 计算与价值密度分析
- 计算 DCV 总分
- 计算价值密度 rho
- 识别短板维度(最低分维度)
### 步骤 5:价值优化建议
- 针对短板维度提出提升方案
- 评估提升方案的 DCV 边际增量
---
## 验证方法
1. 六维打分是否有客观证据支撑(非主观臆断)
2. 权重设置是否与当前阶段匹配
3. DCV 计算是否正确(加权和、价值密度)
4. 短板维度的识别是否准确
5. 优化建议的 DCV 边际增量是否为正
6. 用历史贡献回测:相同类型的贡献,DCV 排序是否与实际价值排序一致
Attribution
Comments
Loading comments…
Newsletter
Get the weekly list of safe new skills, and the ones we pulled.