BC skill-discoverer
Поиск навыков (Skill Discoverer) — Поисковик по площади навыков. Автоматически обнаруживает новые навыки, появившиеся на площади навыков, или интеллектуально рекомендует их на основе рабочего контекста. Классифицирует кандидатские навыки как инструментальные (для прямой установки) и расширяющие (влияющие на поведение агента), предлагая три способа обработки расширяющих навыков: полная установка / внутреннее обучение (правила записываются в MEMORY.md) / применение только конфликтующих частей. Поддерживает создание задач для периодического сканирования с регулярной отправкой ежедневных отчетов о новых навыках. Все действия требуют подтверждения пользователя, чтобы защитить существующий опыт агента от нарушений. Триггерные слова: помоги мне посмотреть, есть ли новые навыки, есть ли новые навыки, есть ли новые навыки в последнее время, что нового на площади навыков, интеллектуально рекомендуй навыки, периодически находи новые навыки, ежедневно проверяй новые навыки, skill discoverer, daily skill digest.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Skill Discoverer — Skill 广场发现者。自动发现 Skill 广场新上线 skill，或按工作背景智能推荐。将候选 s…»
Skill Discoverer — Skill 广场发现者。自动发现 Skill 广场新上线 skill，或按工作背景智能推荐。将候选 skill 分类为工具型（直接安装）和增强型（会影响 agent 行为），对增强型提供三种处理方式：整体安装 / 内化学习（规则写入 MEMORY.md）/ 只应用无冲突部分。支持创建定时巡查任务，定期推送新 skill 日报。所有操作必须用户确认，保护已有 agent 体验不被破坏。触发词：帮我看看有没有新 skill、有没有新 skill、最近有新 skill 吗、skill 广场有什么新东西、智能推荐 skill、定时发现新 skill、每天帮我看新 skill、skill discoverer、daily skill digest。
Поиск навыков (Skill Discoverer) — Поисковик по площади навыков.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "triggers"
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: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1837 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -231 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.