AC autoresearch
Автономный цикл экспериментов для ИИ-агентов. Используйте, когда пользователь хочет проводить систематические эксперименты — оптимизировать гиперпараметры, искать лучшие конфигурации, проводить исследования на отсечение или выполнять любую задачу, где агент должен итеративно пробовать изменения, измерять результаты и сохранять или отбрасывать их на основе метрики. Активируется фразами вроде «провести эксперименты», «оптимизировать», «автоисследование», «отсечение», «поиск гиперпараметров», «найти лучшую конфигурацию».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous experiment loop for AI agents. Use when the user wants to r…»
Autonomous experiment loop for AI agents. Use when the user wants to run systematic experiments — optimizing hyperparameters, searching for better configurations, ablation studies, or any task where an agent should iteratively try changes, measure results, and keep or discard based on a metric. Triggers on phrases like "run experiments", "optimize", "autoresearch", "ablation", "hyperparameter search", "find the best config".
Автономный цикл экспериментов для ИИ-агентов.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- 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: 4. 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 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (autoresearch) не совпадает с папкой (autoresearch-loop-agent)
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 47, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2446 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
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
- +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
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 428 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.