BC beckmann-x-self-improving-proactive
Комбинированный навык, добавляющий Граф знаний Бекмана в качестве уровня эскалации для глубокого анализа поверх Самосовершенствующегося + Проактивного агента (ivangdavila). Повседневные задачи выполняются через Самосовершенствующегося + Проактивного агента как обычно. Этот навык точно определяет, когда и как переключаться на Граф знаний Бекмана и как возвращать полученные сведения в горячую/тёплую/холодную память — только после явного согласия пользователя. Удаление этого навыка оставляет Самосовершенствующегося + Проактивного агента полностью работоспособным и предлагает опциональное чистое удаление всех записей памяти #beckmann.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Combination skill that adds the Beckmann Knowledge Graph as a deep-rea…»
Combination skill that adds the Beckmann Knowledge Graph as a deep-reasoning escalation layer on top of the Self-Improving + Proactive Agent (ivangdavila). Everyday tasks run through the Self-Improving + Proactive Agent as usual. This skill defines exactly when and how to switch to the Beckmann Knowledge Graph and how to feed insights back into hot/warm/cold memory — only after explicit user consent. Uninstalling this skill leaves the Self-Improving + Proactive Agent fully intact and offers an optional clean removal of all #beckmann memory entries.
Комбинированный навык, добавляющий Граф знаний Бекмана в качестве уровня эскалации для глубокого анализа поверх Самосовершенствующегося + Проактивного агента…
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 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: 5, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 32
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3142 токенов
- 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
- +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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 554 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.