AC battle-tested-agent
19 проверенных в продакшене шаблонов для ИИ-агентов — память, верификация, обработка неоднозначности, выживание при компактировании, делегирование, передача работы на основе доказательств, восстановление неактивных работников и самосовершенствование. Используйте при подготовке агента к надежной работе в продакшене, когда агент постоянно галлюцинирует или теряет контекст, когда при передаче работы между агентами теряются детали, когда делегированная работа молчаливо терпит неудачу, или когда кто-то говорит «мой агент ненадежен» или «как сделать это более устойчивым». Работает с OpenClaw, Claude Code, Cowork или любой настройкой агента на основе SKILL.md. Включает Isolated Agent Fabrication Guard плюс новые шаблоны для обеспечения надежности делегирования: краткое качество, контракты на выполнение, ворота приемки, восстановление неактивных работников и использование верификатора в ограниченной области.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«19 production-hardened patterns for AI agents — memory, verification,…»
19 production-hardened patterns for AI agents — memory, verification, ambiguity handling, compaction survival, delegation, proof-based handoffs, stale-worker recovery, and self-improvement. Use when hardening an agent for production reliability, when an agent keeps hallucinating or losing context, when handoffs between agents drop details, when delegated work silently fails, or when someone says "my agent is unreliable" or "how do I make this more robust." Works with OpenClaw, Claude Code, Cowork, or any SKILL.md-based agent setup. Includes the Isolated Agent Fabrication Guard plus new delegation hardening patterns for brief quality, completion contracts, acceptance gates, silent-worker recovery, and scoped verifier use.
19 проверенных в продакшене шаблонов для ИИ-агентов — память, верификация, обработка неоднозначности, выживание при компактировании, делегирование, передача…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 36
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1226 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 730 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.