AC breed-two-agents
Как вывести двух агентов в одного улучшенного? Могут ли два агента OpenClaw иметь потомство? Используйте это, когда у вас есть два работающих агента и вы хотите получить третьего, который наследует от обоих: он скрещивает геном их рабочей области (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, навыки, модель) с посевным равномерным кроссовером и смешиванием, применяет одну мутацию, сохраняет родословную с блокировкой инбридинга Райта и проверяет потомка против обоих родителей на отложенных задачах с парным сравнением, доверительными интервалами Уилсона и нулевым тестом A/A. Опциональный этап ухаживания: два агента представляют проверяемые утверждения и оценивают друг друга; оценка, выдержавшая проверку, помечается как LOVE. Возвращает ровно KEEP, DISCARD или UNDECIDED. Не используйте для клонирования одного агента, настройки одного промпта или на двух почти идентичных агентах (расстояние менее 0.15).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«How do I breed two agents into a better one? Can two OpenClaw agents h…»
How do I breed two agents into a better one? Can two OpenClaw agents have offspring? Use this when you have two agents that each work and want a third that inherits from both: it crosses their workspace genome (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, IDENTITY.md, skills, model) with seeded uniform crossover and blending, applies one mutation, keeps a pedigree with Wright's inbreeding lock, and verifies the child against both parents on held-out tasks with a paired comparison, Wilson bounds and an A/A null test. Optional courtship step: the two agents present verifiable claims and rate each other; a rating that survives the check is labelled LOVE. Returns exactly KEEP, DISCARD or UNDECIDED. Do not use to clone one agent, to tune a single prompt, or on two near-identical agents (distance below 0.15).
Как вывести двух агентов в одного улучшенного?
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1788 токенов
- 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
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 799 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.