AC idea-darwin
Idea Darwin Engine — автоматизированная система итерации идей, которая развивает сырые идеи посредством структурированной конкуренции и отбора. Импортирует идеи из ideas.md, структурирует их в оцененные карточки, затем проводит итеративные раунды углубления, выведения, скрещивания, критики и валидации для выявления идей с высоким потенциалом. Используйте /idea-darwin для запуска. Этот навык также должен срабатывать всякий раз, когда пользователь упоминает «провести раунд», «итерировать идеи», «пул идей», «оценка идей», «статус идей», «итерация мозгового штурма», «развить мои идеи», «ранжировать мои идеи» или «конвейер идей». Даже если пользователь явно не говорит /idea-darwin, используйте этот навык всякий раз, когда задача включает структурирование идей из файла, оценку и ранжирование идей или проведение любого рода систематической итерации или отбора идей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Idea Darwin Engine — an automated idea iteration system that evolves r…»
Idea Darwin Engine — an automated idea iteration system that evolves raw ideas through structured competition and selection. Imports ideas from ideas.md, structures them into scored cards, then runs iterative rounds of deepening, derivation, crossbreeding, critique, and validation to surface high-potential ideas. Use /idea-darwin to trigger. This skill should also trigger whenever the user mentions "run a round", "iterate ideas", "idea pool", "idea scoring", "idea status", "brainstorm iteration", "evolve my ideas", "rank my ideas", or "idea pipeline". Even if the user doesn't explicitly say /idea-darwin, use this skill whenever the task involves structuring ideas from a file, scoring and ranking ideas, or running any kind of systematic idea iteration or selection process.
Idea Darwin Engine — автоматизированная система итерации идей, которая развивает сырые идеи посредством структурированной конкуренции и отбора.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "emoji" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (read), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4152 токенов
- 100Шаги. Шагов: 107
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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: 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 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 782 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: 91.