术语对照表
omk 文档（包括博客、SKILL.md、CLI 输出、报告页）会混用一些 ML / 统计 / 测量学的业内通用英文术语 —— 这些词在英文社区里已经是事实标准，强行中文化反而显得在「翻译外文」。这份对照表给读者一个速查入口：每条给中文译名 + 一句话定义 + 在 omk 哪用到。
定位：读者速查表，不是设计规范。omk 维护者写新文档时遵循这份用语。
姊妹文档：术语规范 (terminology-spec.md)（维护者内部决策归档）/ 统计严谨性 / 综合分构造效度
1. 统计 / 测量学
| 英文 | 中文 | 一句话定义 | 在 omk 哪用到 |
|---|---|---|---|
| bootstrap CI | 自助法置信区间 | 对已注册 sampling unit 重采样得到的 percentile 置信区间，默认 1000 次 | Core Bootstrap-family Analysis |
| Δ (delta) | 分差 / 均值差 | treatment 与 control 的综合分均值差 | Bootstrap comparison estimate 与 Studio projection |
| 95% CI | 95% 置信区间 | 在相应假设下，构造过程具有 95% 的长期覆盖率；treatment-minus-control 区间不含 0 时方向显著 | Core Bootstrap-family Analysis |
| significant | 显著差异 / 显著 | 已注册 comparison interval 在 family correction 后的有效 alpha 下不含 0 | Core Decision evidence |
| Pearson r | 皮尔逊相关系数 | 1 = 完全同向，0 = 无关，-1 = 完全反向 | Judge-ensemble 或 Gold agreement diagnostic |
| MAD | 平均绝对差 | 同一用例上 observed judge-member mean 之间的平均绝对差 | Judge Ensemble Analysis |
| Krippendorff α | Krippendorff α / 一致性系数 | 使用已注册 interval-distance 定义计算的一致性统计量 | 显式 Gold comparison 或预注册 Agreement Analysis |
| effect size | 效应量 | 已注册 score scale 上的 treatment-minus-control estimate | Bootstrap comparison 与 practical-effect gate |
| variance | 方差 | 独立 run-mean composite 之间的离散程度 | Evaluation Series Analysis |
| holdout (set) | 外验集 | skill 显式没写过的独立验证用例，用来防样本驯化 | 评测后置工作建议 |
| construct validity | 构造效度 | 测量是否真测了想测的东西（vs 测量误差） | scoring.md：综合分构造效度论证 |
| ad hoc | 临时拼装 / 没有原理论证的 | 通常用来形容「先做出来再说」的实现选择 | scoring.md：综合分等权聚合是 ad hoc |
| sample-set overfitting | 样本驯化 / 用例过拟合 | 评测集恰好被「答过案了」，分数虚高 | scoring.md / 测评博客 caveat 部分 |
| length debias | 长度去偏 | 校正 LLM 评委「答案越长打分越高」的已知偏差 | 默认开；omk eval --no-debias-length 关闭 |
2. omk 评测概念
| 英文 | 中文 | 一句话定义 | 在 omk 哪用到 |
|---|---|---|---|
| artifact | 知识载体 | omk 的「被评测对象」统一抽象：skill / prompt / agent / workflow / baseline | 由实验角色决定（--control / --treatment / baseline），非单独 flag |
| executor | 执行器 | 跑模型的方式：claude / codex / openai-api | --executor 参数；执行环境指纹 |
| ensemble (judge) | 集成评委 / 多评委 | 多个 LLM 同时当评委独立打分，组合结果 | --judge-models claude:opus,claude:sonnet |
| judge | 评委 | LLM 当评委按 rubric 打分（zh 译作「评委」，不要译作「判官」） | judge model 参数；evidence 表 |
| rubric | 评分规则 | judge 打分时遵循的细则（应识别 X / 必须包含 Y / 至少 N 项 / ...） | sample 配置的 rubric 字段 |
| anchor | 锚点 | 用人工标准校准 LLM judge 的方法 | --gold-dir 人工锚点 |
| gate (layer gate) | 闸门 / 层门禁 | 根据经过认证的 Composite-layer evidence 检查已注册 treatment layer 阈值 | Core release Decision |
| verdict | 判定 | PROGRESS / REGRESSION / CAUTIOUS / NOISE / UNDERPOWERED / SOLO 六种结论 | Core Report、CLI 路由与 Studio projection |
| sample (evaluation sample) | 评测用例 | omk user-facing zh 统一用「用例」（英文 sample 保留） | eval-samples.json |
| eval-samples | 评测用例集 / 评测用例文件 | 用例配置文件（每条含 prompt / rubric / assertion / capability） | omk eval --samples |
| baseline (reserved variant) | 空知识载体变体（保留字） | omk 保留该变体名；只有被选为 control 时才承担对照角色 | --control baseline |
| treatment | 实验组 | 与对照组比较的实验角色；可以承载任意 artifact kind | --treatment <name> |
| control | 对照组 | 作为参照侧的实验角色；可以承载 baseline，也可以承载其它 artifact kind | --control <name> |
| composite (score) | 综合分 | observed 且 present 的 fact / behavior / judge layer 等权均值，1–5 制；零 observed layer 时为 missing | Core Composite table 与 Studio projection |
| fact (layer) | 事实层 | 显式分类的 fact criterion 通过权重映射到 1–5 | Assertion-layer Analysis |
| behavior (layer) | 行为层 | 显式分类的 behavior criterion 通过权重映射到 1–5 | Assertion-layer Analysis |
| judge (layer) | LLM 评价层 | 作为 judge source 绑定的 ensemble consensus 或 dimension aggregate | Composite Analysis |
| dimension | 维度 | 与一个 Metric 和上游 judge-ensemble result 一一绑定的 Analysis aggregate | Dimension Analysis |
| evidence coverage | 证据覆盖 | planned、observed、missing、invalid、failed、unavailable 与 not-started evidence 沿 lineage 保留 | Core Analysis 与 Decision gate |
| managed record | 受管记录 | omk install 建的 .omk/governance/managed/<id>.json 事实记录（源 / contentHash / 分发 / 证据 / 决定） | omk install；证据门控管理 |
| lifecycle | 生命周期（installed / measurable / stale） | 受管 skill 的读时状态：installed（无有效证据）→ measurable（eval 证据已绑）→ stale（内容漂移脱离证据） | deriveManagedState；omk eval「→ measurable」 |
| evidence (managed) | 证据 | eval 跑完追加进受管记录的 ManagedEvidenceRef，绑定它测的内容指纹（report id / 样本覆盖 / verdict / 可比性） | omk eval 自动写入 |
3. 机器学习 / AI 通用
| 英文 | 中文 | 一句话定义 |
|---|---|---|
| prompt | 提示词 | 给 LLM 的输入文本 |
| system prompt | 系统提示词 | 在用户输入之前注入的背景指令；omk 评测时把整份 SKILL.md 作 system prompt 注入 |
| agent | 智能体 | 能调工具、多轮执行的 AI |
| workflow | 工作流 | 多步骤的 AI 流程编排 |
| skill | 知识载体（skill） | omk 的核心评测对象之一，常以 SKILL.md 形式存在 |
| tool call | 工具调用 | LLM 在执行中主动调用的外部函数 |
| turn | 轮次 | 一次「LLM 输出 + 用户/工具响应」的交互单元 |
| context | 上下文 | LLM 在生成时看到的全部历史信息 |
| fingerprint | 指纹 | 用于跨 run 校验一致性与可比性的稳定 runtime 或 content identity |
| session trace | 会话轨迹 | 一次完整 AI 对话的事件流（prompt / 工具调用 / 输出 / 评分），observe 解析的对象 |
4. omk 三阶段
omk 闭环分三阶段 —— doctor（前置健康检查）→ eval（离线 A/B + verdict）→ observe（生产 trace）—— 合起来覆盖知识评测 + 管理 + 洞察。完整心智模型见三阶段。
5. 写作约定
omk 文档（README.zh / docs/zh / SKILL.md / CLI zh 字符串 / PR description）写作时遵循：
- 业内通用术语英文保留：bootstrap CI / Δ / Pearson / executor / fingerprint 等。强行中文化会显得文章在「翻译外文」。
- 第一次出现时给中文括注：例如「外验集（holdout set，即 skill 显式没写过的独立验证用例）」，第二次以后用中文。
- omk 内部命名按 terminology-spec.md：artifact / executor / variant / verdict 等。
- 特殊翻译规则：
- LLM judge → 评委（不要译作「判官」）
- sample → 用例（不要用「样本」）
- composite score → 综合分（不要用「总分」/「合成分」）
- methodology audit → 测评可信度（不要用「方法学审计」，外行不懂）
- 标点符号遵循 GB/T 15834：全角
，。：；！？（）「」，破折号——（双字符）；半角仅限技术混排（代码块、文件路径、命令行、URL、英文术语括注）。