BD Reflection Engine
Анализирует граф снов/знаний ИИ-агента, чтобы выявить основные повторяющиеся темы его внутреннего мира. Читает сущности DreamInsight из knowledge_graph.json и возвращает наиболее частые концептуальные паттерны — давая вашему агенту представление о том, о чем он на самом деле думает. Создан и протестирован на Albion, автономном ИИ, который провел более 31 000 циклов снов на Raspberry Pi 5.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyzes an AI agent's dream/knowledge graph to surface the top recurr…»
Analyzes an AI agent's dream/knowledge graph to surface the top recurring themes from its inner life. Reads DreamInsight entities from a knowledge_graph.json and returns the most frequent conceptual patterns — giving your agent a window into what it's actually thinking about. Built and proven on Albion, an autonomous AI running 31,000+ dream cycles on a Raspberry Pi 5.
Анализирует граф снов/знаний ИИ-агента, чтобы выявить основные повторяющиеся темы его внутреннего мира.
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "permissions"
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Reflection Engine) не совпадает с папкой (reflection-engine)
- 50Шаги. Шагов: 2
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 169 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 371 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.