AC idea-darwin-zh
Idea Darwin Engine (китайская версия) — автоматизированная система итерации идей, развивающая исходные идеи посредством структурированной конкуренции и отбора. Импортирует идеи из ideas.md, структурирует их в карточки с оценками, а затем запускает итерационные циклы: углубление, вывод, пересечение, критика, проверка, чтобы в конечном итоге выявить идеи с высоким потенциалом. Активируется командой /idea-darwin. Также следует активировать этот навык, когда пользователь упоминает «провести раунд», «итерировать идеи», «пул идей», «оценить идеи», «статус идей», «итерация мозгового штурма», «развить мои идеи», «ранжировать идеи», «конвейер идей». Даже если пользователь явно не говорит /idea-darwin, этот навык следует использовать, если задача включает структурирование идей из файлов, оценку и ранжирование идей или запуск любой формы систематической итерации и отбора идей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Idea Darwin 引擎（中文版）— 自动化 idea 迭代系统，通过结构化竞争与选择进化原始想法。从 ideas.md 导入想法，将其…»
Idea Darwin 引擎（中文版）— 自动化 idea 迭代系统，通过结构化竞争与选择进化原始想法。从 ideas.md 导入想法，将其结构化为带评分的卡片，然后运行迭代轮次：深化、派生、交叉、批判、验证，最终让高潜力 idea 浮现。使用 /idea-darwin 触发。当用户提到"跑一轮"、"迭代 idea"、"idea 池"、"idea 打分"、"idea 状态"、"头脑风暴迭代"、"进化我的想法"、"给 idea 排名"、"idea 流水线"时也应触发本 skill。即使用户没有显式说 /idea-darwin，只要任务涉及从文件中结构化想法、给 idea 打分排序、或运行任何形式的系统化 idea 迭代与筛选流程，都应使用本 skill。
Idea Darwin Engine (китайская версия) — автоматизированная система итерации идей, развивающая исходные идеи посредством структурированной конкуренции и отбора.
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: 5. 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 "emoji" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
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: 107
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2201 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +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 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 30 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.