BC skillopt-sleep
Используйте, когда пользователь хочет, чтобы агент dsh самосовершенствовался на основе прошлого опыта, спрашивает о ночном/офлайн-цикле «сна» или «грезы», консолидации навыков/памяти 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 через инструменты skillopt_*: сбор прошлых сеансов -> анализ повторяющихся задач -> воспроизведение через выбранный бэкенд -> консолидация проверенных навыков за защитными воротами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants the dsh agent to self-improve from past usage,…»
Use when the user wants the dsh agent to self-improve from past usage, asks about a nightly/offline 'sleep' or 'dream' cycle, skill/memory 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 through the skillopt_* tools: harvest past sessions -> mine recurring tasks -> replay via a selected backend -> consolidate validated skills behind a held-out gate.
Используйте, когда пользователь хочет, чтобы агент dsh самосовершенствовался на основе прошлого опыта, спрашивает о ночном/офлайн-цикле «сна» или «грезы»…
Как процесс C 62/100 · 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 62/100
- 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: 3, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1282 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
- +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 570 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.