AC self-learn
Постоянное самосовершенствование путем обучения на исправлениях и самооценки задач. Используйте, когда: (1) Пользователь исправляет агента (Нет, это неправильно, На самом деле я предпочитаю, Прекрати делать X), (2) После выполнения любой задачи — оцените свой результат, (3) Пользователь спрашивает, чему научился агент, (4) Пользователь говорит «запомни это» или «заметь это». Сохраняет полученные знания в памяти LanceDB + memory/corrections.md для проверки человеком.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Continuous self-improvement through learning from corrections and task…»
Continuous self-improvement through learning from corrections and task self-evaluation. Use when: (1) User corrects the agent (No that is wrong, Actually, I prefer, Stop doing X), (2) After completing any task - evaluate your own output, (3) User asks what the agent has learned, (4) User says remember this or note that. Stores learnings in LanceDB memory + memory/corrections.md for human review.
Постоянное самосовершенствование путем обучения на исправлениях и самооценки задач.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — 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: 3. 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-learn) не совпадает с папкой (tonic-self-learn)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 623 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 398 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.