SKILLEMALL.ai

CD reward-design

Используйте при проектировании функции вознаграждения для обучения RL или при устранении проблем с 'reward hacking' — определение источника вознаграждения (правила, человеческие предпочтения или оценка моделью), вознаграждение за результат или процесс, скалярное, векторное или генеративное диагностирование, а также как использовать ограничения пути и штрафы RLVP за недопустимые действия; также используется для распределения кредитов в многоходовых Agent'ах, скрытого тестирования и проектирования определения раннего завершения. Ключевые слова: reward design, reward hacking, reward seeking, RLVR, RLHF, GRM, ORM, PRM, RLVP, credit assignment, hidden test, process reward, reward shaping, intra-group variance.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为 RL 训练设计奖励函数或排查奖励黑客时使用——决定奖励来自规则、人类偏好还是模型评判,结果奖励还是过程奖励,标量、向量还是生成式诊断,以…»

为 RL 训练设计奖励函数或排查奖励黑客时使用——决定奖励来自规则、人类偏好还是模型评判,结果奖励还是过程奖励,标量、向量还是生成式诊断,以及如何用路径约束与 RLVP 惩罚违规动作;也用于多轮 Agent 的信用分配、隐藏测试与早停判定设计。触发词:奖励设计、reward hacking、reward seeking、RLVR、RLHF、GRM、ORM、PRM、RLVP、信用分配、隐藏测试、过程奖励、奖励塑形、组内差异。

bojieli/ai-agent-book Agent Skills автор: bojieli Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 109 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте при проектировании функции вознаграждения для обучения RL или при устранении проблем с 'reward hacking' — определение источника вознаграждения…

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

ПроцедураИИ 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: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1109 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 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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