SKILLEMALL.ai

BD mindcore

Биомиметический эмоциональный двигатель для AI-агентов. Обеспечивает человекоподобные эмоциональные реакции через 5-уровневый конвейер нейронной проводимости (L0 Стохастический шум → L1 Восприятие сенсоров → L2 Подсознательные импульсы → L3 Фильтр личности → L4 Вывод решения) плюс 5 психодинамических патчей. Полностью отделен от любого LLM — работает локально на ЦП с чистым Python. Симулирует 150 ежедневных импульсов по 9 категориям с циркадными ритмами, модуляцией настроения и влиянием кратковременной памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Biomimetic emotional mind engine for AI Agents. Provides human-like em…»

Biomimetic emotional mind engine for AI Agents. Provides human-like emotional responses through a 5-layer neural conduction pipeline (L0 Stochastic Noise → L1 Sensor Perception → L2 Subconscious Impulses → L3 Personality Gate → L4 Decision Output) plus 5 psychodynamic patches. Fully decoupled from any LLM — runs locally on CPU with pure Python. Simulates 150 daily impulses across 9 categories with circadian rhythms, mood modulation, and short-term memory influence.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 29 файлов тело ≈ 696 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Биомиметический эмоциональный двигатель для AI-агентов.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 11, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 696 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.