SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD continuous-learning-v2

Система обучения на основе инстинктов, которая наблюдает за сессиями через хуки, создает атомарные инстинкты с оценкой уверенности и развивает их в навыки/команды/агенты. Версия 2.1 добавляет инстинкты, ограниченные проектом, для предотвращения загрязнения между проектами. Используйте при захвате уроков из сессии, управлении инстинктами или их продвижении в навыки, команды или агенты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creat…»

Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination. Use when capturing lessons from a session, managing instincts, or promoting them into skills, commands, or agents.

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 12 файлов · 9 скриптов тело ≈ 3 425 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 24 ч назад

Система обучения на основе инстинктов, которая наблюдает за сессиями через хуки, создает атомарные инстинкты с оценкой уверенности и развивает их в…

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 42, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3425 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -32 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 350 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    В песочнице Скрипты вели себя тихо

    Скрипты скилла запущены в одноразовой машине: без сети, с подложными ключами в домашнем каталоге, под наблюдением. Мы записали, что они делали. Попытка выйти в сеть или прочитать чужие секреты ограничивает техническую оценку буквой C; тихий запуск баллов не добавляет.

    Запущено 8 скриптов; каждому дали двадцать секунд, поддельный домашний каталог с ключами и сеть, в которой ничего нет.

    Из них 2 не дошли до работы, и об их поведении мы ничего не узнали.

    agents/observer-loop.shничего за пределами своей папки
    agents/session-guardian.shне запустился: session-guardian: outside active hours (336, window 800-2300)
    agents/start-observer.shзавершился с кодом 1
    hooks/observe.shничего за пределами своей папки
    scripts/detect-project.shничего за пределами своей папки
    scripts/instinct-cli.pyне запустился: usage: instinct-cli.py [-h]
    scripts/migrate-homunculus.shничего за пределами своей папки
    scripts/lib/homunculus-dir.shничего за пределами своей папки

    6 окт. 2026 г.