SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC autoloop-controller

Когда требуется непрерывное автоматическое улучшение навыка. Оборачивает improvement-orchestrator в постоянный цикл с обнаружением сходимости (плато/осцилляция), контролем затрат и сохранением состояния между сессиями. Не для однократного улучшения (используйте improvement-orchestrator) или оценки качества (используйте improvement-learner).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When continuous automated improvement of a Skill is needed. Wraps impr…»

When continuous automated improvement of a Skill is needed. Wraps improvement-orchestrator in a persistent loop with convergence detection (plateau/oscillation), cost control, and cross-session state persistence. Not for single-shot improvement (use improvement-orchestrator) or quality scoring (use improvement-learner).

ClawHub Agent Skills автор: _silhouette v1.0.0 MIT-0 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 205 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Когда требуется непрерывное автоматическое улучшение навыка.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (autoloop-controller) не совпадает с папкой (auto-autoloop-controller)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1205 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
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 321 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a disclosed review helper, but it defaults to running nested review commands with full sandbox bypass, which is broader than most users would expect.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.