BC update-skills
Создавайте или обновляйте навыки и инструкции репозитория при обнаружении важных уроков во время сеанса. Используйте, когда пользователь говорит "learn!", когда выявлен значительный шаблон или подводный камень, или когда следует задокументировать повторно используемые знания предметной области для будущих сеансов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create or update repository skills and instructions when major learnin…»
Create or update repository skills and instructions when major learnings are discovered during a session. Use when the user says "learn!", when a significant pattern or pitfall is identified, or when reusable domain knowledge should be captured for future sessions.
Скилл обещает сохранять и обновлять инструкции в репозитории, когда агент находит закономерности или ловушки. Срабатывает по команде «learn!» или когда выявлена переиспользуемая логика. Описание скупое, файл один, проверки показали качество на уровне 84, но процесс отстаёт на 61. Критических проблем нет, рефов не разломаны. На деле скилл работает как памятка для ИИ: вы даёте ему команду, он пишет инструкцию в репо. Полезно, если вы часто ловите себя на одних и тех же ошибках и хотите, чтобы агент их помнил. Минус — нет примеров, как именно выглядит результат, и нет прогонов на моделях. Ставить можно, если вы готовы экспериментировать и сами проверять, насколько точно агент фиксирует ваши находки.
Создавайте или обновляйте навыки и инструкции репозитория при обнаружении важных уроков во время сеанса.
Как процесс C 61/100 · 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: 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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1030 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.