AD self-improving-agent
Захватывает полученные знания, ошибки и исправления для непрерывного улучшения. Используйте, когда: (1) команда неожиданно выходит из строя, (2) пользователь исправляет вас («Нет, это неправильно...», «На самом деле...»), (3) пользователь запрашивает отсутствующую возможность, (4) выходит из строя внешний API или инструмент, (5) вы понимаете, что ваши знания устарели, (6) найден лучший подход к повторяющейся задаче. Также просматривайте `.learnings/` перед крупными задачами. Триггерные слова: 'actually', 'wrong', 'outdated', 'I wish you could', 'why can't you', ненулевой код выхода.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Captures learnings, errors, and corrections for continuous improvement…»
Captures learnings, errors, and corrections for continuous improvement. Use when: (1) A command fails unexpectedly, (2) User corrects you ('No, that's wrong...', 'Actually...'), (3) User requests a missing capability, (4) An external API or tool fails, (5) You realize your knowledge is outdated, (6) A better approach is found for a recurring task. Also review `.learnings/` before major tasks. Trigger words: 'actually', 'wrong', 'outdated', 'I wish you could', 'why can't you', non-zero exit code.
Захватывает полученные знания, ошибки и исправления для непрерывного улучшения.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (self-improving-agent) не совпадает с папкой (self-improvement-agent)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1511 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 500 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.