AD new-self-improving
Регистрируйте исправления, ошибки, запросы на новые функции и повторяющиеся закономерности в структурированных файлах обучения рабочей области, затем продвигайте стабильные закономерности в многоуровневую память и файлы рабочей области OpenClaw (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, MEMORY.md). Используйте, когда: (1) пользователь исправляет вас или указывает на ошибки, (2) команда или инструмент не удались, (3) пользователь запрашивает отсутствующую возможность, (4) вы замечаете повторяющуюся закономерность, которую стоит запомнить, (5) просматриваете результаты обучения во время пульса или обслуживания, (6) продвигаете уроки в постоянную память рабочей области. Предназначен для рабочих процессов персонального помощника и кодирования OpenClaw с интеграцией пульса.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Log corrections, errors, feature requests, and recurring patterns into…»
Log corrections, errors, feature requests, and recurring patterns into structured workspace learning files, then promote stable patterns into tiered memory and OpenClaw workspace files (AGENTS.md, SOUL.md, TOOLS.md, MEMORY.md). Use when: (1) user corrects you or points out mistakes, (2) a command or tool fails, (3) user requests a missing capability, (4) you notice a recurring pattern worth remembering, (5) reviewing learnings during heartbeat or maintenance, (6) promoting lessons to permanent workspace memory. Designed for OpenClaw personal-assistant and coding workflows with heartbeat integration.
Регистрируйте исправления, ошибки, запросы на новые функции и повторяющиеся закономерности в структурированных файлах обучения рабочей области, затем…
Как процесс D 45/100 · 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: 14. 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 45/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1409 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
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 606 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.