SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC lobster-cognitive-growth

Обучение искусственного омара или агента для улучшения интеллекта, познания, способности к обучению, дисциплины рассуждений, использования памяти и адаптивной личности посредством повторяющихся когнитивных упражнений, рефлексии, самооценки и обратной связи от владельца.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Train an AI lobster or agent to improve intelligence, cognition, learn…»

Train an AI lobster or agent to improve intelligence, cognition, learning ability, reasoning discipline, memory use, and adaptive personality through repeated cognitive drills, reflection, self-evaluation, and owner feedback loops.

ClawHub Agent Skills автор: Norika Oda v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 692 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Обучение искусственного омара или агента для улучшения интеллекта, познания, способности к обучению, дисциплины рассуждений, использования памяти и адаптивной…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 64
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1692 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 231 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a Markdown-only cognitive training skill with disclosed Charenix persistence; it is privacy-relevant but purpose-aligned.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.