SKILLEMALL.ai

BB loop-design-check

Разработайте целеориентированный цикл агента или проверьте его на предмет сбоев: зацикливание, "Goodhart-gaming" верификатора или выполнение неправильного ответа до конца. Охватывает машиноопределимые цели, типы циклов, скелеты plan/build/judge и предотвращение бесконечного выполнения; механизм подключения находится в autonomous-loops. Используйте при проектировании, написании или проверке цикла агента. Триггеры на китайском: 写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design a goal-oriented agent loop or review one for failure modes: spi…»

Design a goal-oriented agent loop or review one for failure modes: spinning, Goodhart-gaming the verifier, or running a wrong answer to completion. Covers machine-decidable goals, loop types, plan/build/judge skeletons, and runaway prevention; mechanism wiring lives in autonomous-loops. Use when designing, writing, or checking an agent loop. 中文触发:写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge。

affaan-m/everything-claude-code Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 2 802 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 22 ч назад

Разработайте целеориентированный цикл агента или проверьте его на предмет сбоев: зацикливание, "Goodhart-gaming" верификатора или выполнение неправильного…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
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: 1. 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 74/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2802 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.