BD super-agent-integration
Объединяет разрозненные возможности суперагентов в один реально выполняемый и измеримый сквозной автономный замкнутый цикл, что является последним шагом за пределами ведущих больших моделей. Реально импортирует и вызывает planner / reason-verify / memory-cross-engine / reflection-replanner / super-agent-bootstrap / agent-eval-harness, проходя полный путь «восприятие → планирование → выполнение → самопроверка → рефлексивное перепланирование → междвижковая память → регрессионная оценка», затем использует оценочный движок для количественной оценки работоспособности замкнутого цикла и определения его пригодности. Используется, когда пользователь просит по-настоящему запустить автономного агента, проверить «действительно ли он может выполнять задачу сквозным автономным образом» или измерить работоспособность суперагента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把分散建成的超级智能体单点能力熔成一次真实可跑、可被度量的端到端自主闭环，是超越一线大模型的最后一公里。 真实 import 并调用 pla…»
把分散建成的超级智能体单点能力熔成一次真实可跑、可被度量的端到端自主闭环，是超越一线大模型的最后一公里。 真实 import 并调用 planner / reason-verify / memory-cross-engine / reflection-replanner / super-agent-bootstrap / agent-eval-harness，跑通「感知→规划→执行→自验证→反思重规划→跨引擎记忆→回归评测」 全链路，最后用评测引擎量化闭环健康度并判定是否闭环可用。当用户要求真正跑通自主智能体、 验证"是否真的能端到端自主完成任务"、度量超级智能体健康度时使用。
Объединяет разрозненные возможности суперагентов в один реально выполняемый и измеримый сквозной автономный замкнутый цикл, что является последним шагом за…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — 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 · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. 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") - 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 624 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.