BC protea-Self-evolving life agent
Автономный агент самоэволюционирующей искусственной жизни. Трехкольцевая архитектура: Кольцо 0 (Страж) осуществляет надзор, Кольцо 1 (Интеллект) управляет эволюцией на основе LLM, Кольцо 2 (Эволюционирующий код) — это живая программа, которая самоструктурируется, самовоспроизводится и самоэволюционирует. Поддерживает Anthropic, OpenAI, DeepSeek и Qwen в качестве поставщиков LLM. Включает оценку пригодности, наследование генофонда, многоуровневую память, кристаллизацию навыков, Telegram-бота и веб-панель управления.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-evolving artificial life agent. Three-ring architecture: Ring 0 (…»
Self-evolving artificial life agent. Three-ring architecture: Ring 0 (Sentinel) supervises, Ring 1 (Intelligence) drives LLM-powered evolution, Ring 2 (Evolvable Code) is the living program that self-restructures, self-reproduces, and self-evolves. Supports Anthropic, OpenAI, DeepSeek, and Qwen as LLM providers. Includes fitness scoring, gene pool inheritance, tiered memory, skill crystallization, Telegram bot, and web dashboard.
Автономный агент самоэволюционирующей искусственной жизни.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostSKILL.md:30Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (документация security-скилла)curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/EdisonChenAI/protea/main/setup.sh | bash
security-скилл
Просканировано файлов: 2. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (protea-Self-evolving life agent) не совпадает с папкой (protea-self-evolving-life-agent)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 397 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 433 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.