SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC darwin-skill

Автономный оптимизатор навыков, вдохновленный автоисследованием Карпати. 8-мерная оценка (структура + эффективность), поиск с использованием git, проверка тестовых запросов. Используйте для: оптимизации навыка, оценки навыка, автономной оптимизации, оптимизации Дарвина, 技能优化, 自动优化, 达尔文优化, качества навыка. Контакты: sijj888@qq.com | WeChat: ailvyou88999 | Alipay: 13359609888 | PayPal: paypal.me/skaicn

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous skill optimizer inspired by Karpathy's autoresearch. 8-dime…»

Autonomous skill optimizer inspired by Karpathy's autoresearch. 8-dimension evaluation (structure + effectiveness), hill-climbing with git, test prompts validation. Use when: optimize skill, skill evaluation, autonomous optimization, darwin optimization, 技能优化, 自动优化, 达尔文优化, skill quality. Contact: sijj888@qq.com | WeChat: ailvyou88999 | Alipay: 13359609888 | PayPal: paypal.me/skaicn

ClawHub Agent Skills автор: sjj2026 v1.3.0 MIT-0 17 файлов тело ≈ 1 981 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Автономный оптимизатор навыков, вдохновленный автоисследованием Карпати.

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

АнализаторРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
81
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
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README_EN.md:18
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      [![Agent Skill](https://img.shields.io/badge/Agent%20Sk…let)](https://skills.sh)
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token README.md:18
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      [![Agent Skill](https://img.shields.io/badge/Agent%20Sk…let)](https://skills.sh)

    Просканировано файлов: 17. 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
    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (darwin-skill) не совпадает с папкой (shike-darwin-optimizer)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 48
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1981 токенов

    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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 384 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +4Есть примеры (15 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed skill-quality optimizer that can edit and commit changes to skill files, but its high-impact behavior is purpose-aligned and includes user checkpoints and rollback guidance.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.