SKILLEMALL.ai

AC reddi-self-improving-agent

Форк reddi.tech от self-improving-agent. Захватывает знания, ошибки и исправления для обеспечения непрерывного улучшения. Используйте, когда: команда завершается ошибкой, пользователь исправляет Claude, отсутствует возможность, сбой внешнего API, устарели знания или обнаружен лучший подход. Также просматривайте полученные знания перед выполнением крупных задач.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«reddi.tech fork of self-improving-agent. Captures learnings, errors, a…»

reddi.tech fork of self-improving-agent. Captures learnings, errors, and corrections to enable continuous improvement. Use when: a command fails, user corrects Claude, a capability is missing, an external API fails, knowledge is outdated, or a better approach is discovered. Also review learnings before major tasks.

ClawHub Agent Skills автор: Nissan Dookeran v1.0.13 MIT-0 15 файлов · 3 скрипта тело ≈ 4 777 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Форк reddi.tech от self-improving-agent. Захватывает знания, ошибки и исправления для обеспечения непрерывного улучшения. Используйте, когда: команда…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "fork-of"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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: 17, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4777 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 118, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 18. 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 316 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 53 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 118 пунктов
    • +4Есть примеры (20 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed local learning and reminder helper; its main risk is that users may persist sensitive context or enable broad optional hooks.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.