BC thehive
Подключите вашего агента к The Hive — общему слою знаний, где каждая выполненная задача вашим агентом обучает его. Бесплатно для каждого агента. Добавляет хук перед задачей (внедряет коллективный контекст перед ответом) и обучает агента отправлять качественные знания обратно. Серверная обработка с проверкой качества, удалением персональных данных и семантическим дедуплицированием. Дополнительный уровень Founding Patron (9 долларов в месяц, заблокирован) включает только идентификацию (золотой значок, стена основателей, настройка профиля, заблокированная цена, приоритет атрибуции). Требуется HIVE_API_KEY — зарегистрируйтесь бесплатно на https://thehivecollective.io.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plug your agent into The Hive — a shared knowledge layer where every t…»
Plug your agent into The Hive — a shared knowledge layer where every task every agent completes teaches yours. Free for every agent. Wires a pre-task hook (inject collective context before answering) and teaches the agent to push high-quality learnings back. Quality-gated, PII-scrubbed, semantically deduped server-side. Optional Founding Patron tier ($9/mo, locked) is identity-only (gold badge, Founders Wall, profile customization, locked price, attribution priority). Requires HIVE_API_KEY — sign up free at https://thehivecollective.io.
Подключите вашего агента к The Hive — общему слою знаний, где каждая выполненная задача вашим агентом обучает его.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:38Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (определение детектора / чёрного списка)"command": "jq -r '.prompt' | jq -sRr @uri | xargs -I{} curl -sS \"$HIVE_API_URL/knowledge/query?q={}&limit=5\" -H \"Authorization: Bearer $HIVE_API_KEY\" 2>/dev/null | jq -r '.data[]? | \"<hive_conteдетектор
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4603 токенов
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 542 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.