BC skillopt-sleep
Используйте, когда пользователь хочет, чтобы его агент Claude самосовершенствовался на основе прошлого опыта, спрашивает о ночном/офлайн-цикле «сна» или «грезы», консолидации памяти/навыков или говорит что-то вроде «сделай моего агента лучше, чем больше я его использую», «просмотри мои прошлые сеансы», «узнай мои предпочтения», «консолидируй то, что ты узнал», «запусти цикл сна» или хочет запланировать фоновую самооптимизацию. Управляет движком skillopt_sleep: сбор прошлых сеансов -> анализ повторяющихся задач -> воспроизведение через выбранный бэкенд -> консолидация проверенных CLAUDE.md/SKILL.md за защитными воротами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants their Claude agent to self-improve from past u…»
Use when the user wants their Claude agent to self-improve from past usage, asks about a nightly/offline 'sleep' or 'dream' cycle, memory/skill consolidation, or says things like 'make my agent better the more I use it', 'review my past sessions', 'learn my preferences', 'consolidate what you learned', 'run the sleep cycle', or wants to schedule background self-optimization. Drives the skillopt_sleep engine: harvest past sessions -> mine recurring tasks -> replay through a selected backend -> consolidate validated CLAUDE.md/SKILL.md behind a held-out gate.
Используйте, когда пользователь хочет, чтобы его агент Claude самосовершенствовался на основе прошлого опыта, спрашивает о ночном/офлайн-цикле «сна» или…
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 1. 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 52/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 32, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2098 токенов
- 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 562 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.