AF self-improvement
Извлекает ценные уроки из отладки, исправлений пользователя, отсутствующих возможностей и повторяющихся проблем рабочего процесса, чтобы будущие сессии избегали тех же ошибок. Используйте этот навык, когда диагностирована неочевидная ошибка, пользователь исправляет или обновляет агента, обнаружен обходной путь или соглашение по проекту, отсутствует возможность, решенную проблему следует внести в общую память или вам следует просмотреть предыдущие знания перед изменением области известной проблемы. Не используйте для тривиальных опечаток, ожидаемых сбоев, простых повторных попыток или одноразового шума без извлекаемого урока.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Capture durable lessons from debugging, user corrections, missing capa…»
Capture durable lessons from debugging, user corrections, missing capabilities, and repeated workflow friction so future sessions avoid the same mistakes. Use this skill when a non-obvious failure is diagnosed, the user corrects or updates the agent, a workaround or project convention is discovered, a capability is missing, a solved issue should be promoted into shared memory, or you should review prior learnings before changing a known-problem area. Do not use for trivial typos, expected failures, straightforward retries, or one-off noise with no reusable lesson.
Извлекает ценные уроки из отладки, исправлений пользователя, отсутствующих возможностей и повторяющихся проблем рабочего процесса, чтобы будущие сессии…
Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/..., references/..., assets/...
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 21. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/... - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/... - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/...
Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): scripts/..., references/..., assets/...
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (self-improvement) не совпадает с папкой (actual-self-improvement)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 85Шаги. Шагов: 58, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2183 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 570 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 7)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.