AD curiosity-learning-curve
Активируйте, когда: пользователь говорит «раньше мне это нравилось, но теперь нет», «чувствую, что перестал учиться», «делаю все на автомате, но ничего не радует», «как сохранить любопытство с возрастом» или когда знания эксперта в какой-либо области заметно стагнируют, несмотря на постоянные усилия. НЕ активируйте, когда: проблема заключается в выгорании, а не в дефиците любопытства (выгорание требует сначала восстановления); проблема связана с нехваткой способностей или навыков, а не с любопытством; структурные причины (плохая среда, финансовый стресс) вызывают проблему мотивации. Подробнее: deciqai.com/c/curiosity-learning-curve
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'I used to love this but don't anymore', 'I f…»
Activate when: user says 'I used to love this but don't anymore', 'I feel like I've stopped learning', 'I go through the motions but nothing excites me', 'how do I stay curious as I get older', or a domain expert's knowledge has visibly stagnated despite continued effort. Do NOT activate when: the problem is burnout rather than curiosity deficit (burnout requires recovery first); the issue is capability or skill gap rather than curiosity; structural causes (bad environment, financial stress) are driving the motivation problem. More: deciqai.com/c/curiosity-learning-curve
Активируйте, когда: пользователь говорит «раньше мне это нравилось, но теперь нет», «чувствую, что перестал учиться», «делаю все на автомате, но ничего не…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2294 токенов
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 577 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.