SKILLEMALL.ai

BC auto-improve

Итеративное улучшение текста в стиле GAN. Изменяет файл, оценивает каждое изменение по критериям с помощью отдельной модели, сохраняет только подтвержденные успехи (сравнение парных вариантов), остальные отменяет. История Git — это журнал улучшений. Используйте, когда пользователь хочет автономно повысить качество документа, письма, промпта, лендинга, README, контракта или любого текстового файла.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«GAN-style iterative improvement loop for any text artifact. Mutates a…»

GAN-style iterative improvement loop for any text artifact. Mutates a file, grades each change against a rubric with a SEPARATE model, keeps only verified wins (pairwise-judged), reverts the rest. The git history is the improvement log. Use when the user wants to autonomously improve the quality of a document, email, prompt, landing page, README, contract, or any text file.

Разбор skillemall

Скилл обещает автоматический цикл улучшения текста по типу GAN: мутирует файл, оценивает изменения отдельной моделью, сравнивает результаты попарно и откатывает проигрыш. История git становится логом улучшений. На бумаге звучит как машина, которая сама пилит текст без человека в цикле.

Оценка B, качество 85, процесс 57 — расхождение намекает на проблему. Критических находок нет, но процесс-скор указывает на пробелы в реализации. Скилл поддерживает все основные платформы. Файлов 39, скриптов 7, но ни песочницы, ни прогона на моделях не было — неясно, работает ли цикл в реальности или это концепт с кодом.

Ставить осторожно: идея рабочая, но без прогона на моделях трудно судить, не зависает ли оценщик на третьем витке и правда ли откатывает проигрыш.

crimeacs/auto-improve Agent Skills автор: crimeacs 39 файлов · 7 скриптов тело ≈ 541 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 ч назад

Итеративное улучшение текста в стиле GAN.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыТексты и документыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 37. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 541 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.