CC feedback-learning
Классифицируйте и записывайте явную корректирующую обратную связь, не превращая навыки или инструкции в наконечные хранилища знаний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Classify and record explicit corrective feedback without turning skill…»
Classify and record explicit corrective feedback without turning skills or instructions into append-only knowledge dumps.
Скилл обещает классифицировать и записывать корректирующий фидбэк, не превращая инструкции в свалку знаний. На деле — файл на 974 токена с описанием логики, без скриптов и примеров.
Оценки говорят о половинчатом результате: качество 72%, процесс 64%, оценка C. Критических ошибок нет, но и находок тоже. Скилл поддерживается везде — от Claude до DeepSeek, однако без прогона на моделях и песочницы остаётся неясным, как это работает на практике. Файл один, лишних ссылок нет.
Ставить, если нужна концепция обработки фидбэка без разбухания базы знаний. Если ожидаете готовый инструмент — разочаруетесь.
Классифицируйте и записывайте явную корректирующую обратную связь, не превращая навыки или инструкции в наконечные хранилища знаний.
Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
edit-residueв тексте есть пометки об устаревшем (строки 85): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия
Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 26
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 974 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 121 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.