SKILLEMALL.ai

AC self-improvement-loop

Трехэтапный самосовершенствующийся цикл, обновленная версия. Включает трехэтапный цикл Self-Harness (поиск слабых мест → предложение по улучшению → проверка предложения). Позволяет агенту извлекать опыт из каждого выполнения, автоматически находить паттерны слабых мест, генерировать предложения по улучшению, проверять эффективность улучшений. Сценарии срабатывания: после выполнения важной задачи, после неудачи выполнения, после обнаружения повторных ошибок, после оценки эффективности улучшения навыка, при срабатывании ежечасного патрулирования эволюции, при глубоком анализе.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«三层自我改进循环升级版。融入Self-Harness三阶段循环(Weakness Mining → Harness Proposal → P…»

三层自我改进循环升级版。融入Self-Harness三阶段循环(Weakness Mining → Harness Proposal → Proposal Validation)。 让Agent从每次执行中提取经验,自动发现弱点模式,生成改进方案,验证改进效果。 触发场景:完成重要任务后、遇到执行失败后、发现重复犯错后、评估技能升级效果后、 每小时进化巡航触发时、深度复盘时。

ClawHub Agent Skills автор: qqyougitcom v2.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 709 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 36 ч назад

Трехэтапный самосовершенствующийся цикл, обновленная версия.

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

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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
Ошибки и развилки вес 10
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: 2. 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 51/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (self-improvement-loop) не совпадает с папкой (mimo-self-improvement-loop)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1709 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 189 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is openly about agent self-improvement, but it asks the agent to persist task traces and modify its own skills and memory with limited user control.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.