AD agent-self-governance
Протокол самоуправления для автономных агентов: WAL (Write-Ahead Log), VBR (Verify Before Reporting), ADL (Anti-Divergence Limit), VFM (Value-For-Money) и IKL (Infrastructure Knowledge Logging). Используйте, когда: (1) получаете исправление от пользователя — регистрируйте его перед ответом, (2) принимаете важное решение или проводите анализ — регистрируйте его перед продолжением, (3) выполняете предварительную очистку памяти — очищайте рабочий буфер в WAL, (4) начинаете сеанс — воспроизводите непримененные записи WAL для восстановления потерянного контекста, (5) в любое время, когда вы хотите убедиться, что что-то сохранится после сжатия, (6) перед тем, как заявить о выполнении задачи — проверьте ее, (7) проводите периодическую самопроверку — не отклоняюсь ли я от своей роли? (8) отслеживаете расходы — стоила ли эта дорогостоящая операция своих денег? (9) обнаруживаете инфраструктуру — немедленно регистрируйте спецификации оборудования/сервиса.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-governance protocol for autonomous agents: WAL (Write-Ahead Log),…»
Self-governance protocol for autonomous agents: WAL (Write-Ahead Log), VBR (Verify Before Reporting), ADL (Anti-Divergence Limit), VFM (Value-For-Money), and IKL (Infrastructure Knowledge Logging). Use when: (1) receiving a user correction — log it before responding, (2) making an important decision or analysis — log it before continuing, (3) pre-compaction memory flush — flush the working buffer to WAL, (4) session start — replay unapplied WAL entries to restore lost context, (5) any time you want to ensure something survives compaction, (6) before claiming a task is done — verify it, (7) periodic self-check — am I drifting from my persona? (8) cost tracking — was that expensive operation worth it? (9) discovering infrastructure — log hardware/service specs immediately.
Протокол самоуправления для автономных агентов: WAL (Write-Ahead Log), VBR (Verify Before Reporting), ADL (Anti-Divergence Limit), VFM (Value-For-Money) и IKL…
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 6. 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 45/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1564 токенов
- 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 781 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.