SKILLEMALL.ai

CD loop-engineering

Используйте при создании или исправлении итерационных циклов Agent'а — решение проблем преждевременного завершения Agent'ом, остановки на полпути, ложного успеха, бесконечных циклов — проектирование валидаторов и условий завершения, реализация цикла из двух Agent'ов: предложителя-рецензента (Proposer-Reviewer). Охватывает три формы преждевременного завершения, принцип того, что валидатор является узким местом цикла, постоянный управляющий уровень LoopX, цикл MEA LongHorizon-Harness, минимальные инварианты предложителя-рецензента (рецензент читает независимые доказательства, возвращает условия, которые можно исправить).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«构建或修复 Agent 迭代循环时使用——解决 Agent 过早宣称完成、活干到一半就停、假成功、循环停不下来等问题,设计验证器与终止条件,…»

构建或修复 Agent 迭代循环时使用——解决 Agent 过早宣称完成、活干到一半就停、假成功、循环停不下来等问题,设计验证器与终止条件,实现提议者-审核者(Proposer-Reviewer)双 Agent 循环。覆盖过早终止三种形态、验证器是循环瓶颈的原则、LoopX 持久控制面、LongHorizon-Harness 的 MEA 循环、提议者-审核者最小不变量(审核者读独立证据、退回给可定位修复条件)。

bojieli/ai-agent-book Agent Skills автор: bojieli Apache-2.0 1 файл тело ≈ 997 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте при создании или исправлении итерационных циклов Agent'а — решение проблем преждевременного завершения Agent'ом, остановки на полпути, ложного…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 997 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 207 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.