BC curiosity-loop
Непрерывное обучение, основанное на внутренней любознательности: обнаружение разрывов между ожидаемыми и фактическими результатами, рассмотрение их как сигналов любознательности и соответствующее обновление навыков. Вдохновлено разработкой ИИ из Flowers Lab, INRIA.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intrinsic curiosity-driven continuous learning: detect gaps between ex…»
Intrinsic curiosity-driven continuous learning: detect gaps between expected and actual results, treat them as curiosity signals, and update skills accordingly. Inspired by developmental AI from Flowers Lab, INRIA.
Непрерывное обучение, основанное на внутренней любознательности: обнаружение разрывов между ожидаемыми и фактическими результатами, рассмотрение их как…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 214 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 59
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1778 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 214 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.