SKILLEMALL.ai

AC how-to-harness

Специализированный фреймворк для проектирования систем с замкнутым циклом / самооптимизацией / человеческим управлением + выполнением агентом в стиле Harness. Активируется, когда пользователь говорит «помоги мне спроектировать ИИ-систему с замкнутым циклом / самооптимизацией», «Ralph loop», «Harness Engineering», «петля улучшений, управляемая оценкой», «система LLM-as-judge», «уровневые ворота / прерыватели / пути обновления», «автономная система управления агентами», «спроектировать самоисполняющуюся, но управляемую человеком систему», или когда тема явно касается автономии агента, оценочного механизма, механизмов управления/шлюзования, идемпотентных восстанавливаемых циклов, иерархической автоматизации и путей обновления, замкнутых петель улучшений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专用于设计 Harness-style 闭环/自优化/人类掌舵+Agent执行系统的领域引导框架。当用户说"帮我设计一个 AI 闭环 / 自…»

专用于设计 Harness-style 闭环/自优化/人类掌舵+Agent执行系统的领域引导框架。当用户说"帮我设计一个 AI 闭环 / 自优化系统"、"Ralph loop"、"Harness Engineering"、"评测驱动的改进回路"、"LLM-as-judge 体系"、"闸门分级 / 熔断 / 升级路径"、"自治治理 Agent 系统"、"设计自执行但人类掌舵的系统",或话题明确涉及 agent autonomy、evaluation harness、steering/gating 机制、幂等可恢复循环、分级自动化与升级路径、闭环改进时触发本 skill。

ClawHub Agent Skills автор: dima v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 295 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Специализированный фреймворк для проектирования систем с замкнутым циклом / самооптимизацией / человеческим управлением + выполнением агентом в стиле Harness.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 7. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1295 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

  • +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 8 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only facilitation skill for designing Harness-style AI systems, with no evidence of hidden execution, credential use, or unsafe persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.