SKILLEMALL.ai

BF agent-evolution

Система закрепления и эволюции поведения агента. Отслеживает выполнение правил, выявляет паттерны поведения, поддерживает непрерывность личности. Используется для того, чтобы правила поведения агента из "написанных" стали "выполняемыми". Активируется, когда агенту требуется самосовершенствование, отслеживание поведения, последовательность роли, обнаружение повторений. Дополняет Memelord/memory-tools: они отвечают за память, этот навык — за поведение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent 行为固化与进化系统。追踪规则执行、检测行为模式、维护身份连续性。用于:让 agent 的行为规则从"写下来"变成"做到了"。当…»

Agent 行为固化与进化系统。追踪规则执行、检测行为模式、维护身份连续性。用于:让 agent 的行为规则从"写下来"变成"做到了"。当 agent 需要自我改进、行为追踪、角色一致性、重复检测时激活。与 Memelord/memory-tools 互补:它们管记忆,本 skill 管行为。

ClawHub Agent Skills автор: 翎麟 v1.0.0 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 323 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Система закрепления и эволюции поведения агента.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 323 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a transparent local behavior tracker for agents, with expected persistent state but no evidence of hidden network access, credential use, or destructive actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.