AC autoskill
Управление персональными локальными файлами навыков агента как устанавливаемым менеджером навыков. Проактивно и периодически обнаруживает повторно используемые материалы навыков, специфичные для пользователя, команды или широко применимые, во время или после значимых сессий; выполняет неблокирующие проверки извлечения; предлагает названия кандидатских навыков или принимает указанную пользователем тему, когда направление извлечения неоднозначно; сохраняет соответствующий выходной язык; ищет похожие навыки в локальной и внешней экосистемах навыков; оценивает кандидатов по доказательствам, частоте, личной ценности и переносимости; полностью составляет предлагаемые навыки или различия перед запросом одобрения; затем, после явного одобрения пользователя, отбрасывает, улучшает, объединяет или создает папки `SKILL.md`.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manage…»
Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
Управление персональными локальными файлами навыков агента как устанавливаемым менеджером навыков.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7897 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (autoskill) не совпадает с папкой (autoskill-local-skill-manager)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7897 токенов
- 85Шаги. Шагов: 206, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 22, есть раздел про ошибки
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 32. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (8 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 692 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 33 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 206 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.