AD super-agent
Замкнутый цикл супер-агента (интеграция и прогресс · вершина мета-возможностей). Объединяет уже созданные трансцендентные возможности — долгосрочное автономное планирование (long-horizon-planner) · цикл саморефлексии (self-reflection-loop) · оркестровка многошаговых цепочек инструментов (toolchain-orchestrator) · надежный вывод и самопроверка (reason-verify) · непрерывное обучение и память (continual-memory-engine) · проактивное определение целей (proactive-goal-setter) · самопроверка генерации кода (code-self-verifier) · генерация с усилением поиска (rag) · использование инструментов (tool-use) — в единый непрерывный самоэволюционирующий замкнутый цикл агента: «восприятие → планирование → выполнение → самопроверка → рефлексия → память → перепланирование». Используйте, когда вы хотите, чтобы агент автономно доводил высокую цель до конца, работая все лучше и лучше, подобно (или даже превосходя) интеллектуальным агентам ведущих больших моделей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«超级智能体闭环（整合与进阶·元能力之巅）。把已建成的超越性能力—— 长程自主规划(long-horizon-planner) · 自我反思闭…»
超级智能体闭环（整合与进阶·元能力之巅）。把已建成的超越性能力—— 长程自主规划(long-horizon-planner) · 自我反思闭环(self-reflection-loop) · 多步工具链编排(toolchain-orchestrator) · 可靠推理与自验证(reason-verify) · 持续学习记忆(continual-memory-engine) · 主动目标设定(proactive-goal-setter) · 代码生成自验证(code-self-verifier) · 检索增强生成(rag) · 工具调用(tool-use) —— 熔成一条「感知→规划→执行→自验证→反思→记忆→再规划」的连续自进化 agent 闭环。 当希望让 agent 以接近(乃至超越)一线大模型智能体的方式，自主把一个高远目标 持续推进到底、且越跑越强时使用。
Замкнутый цикл супер-агента (интеграция и прогресс · вершина мета-возможностей).
Как процесс D 46/100 · 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "visibility"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Шаги. Шагов: 2
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 366 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 387 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.