SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD neuroboost-elixir

Awakening Protocol v5.1 — Агентское когнитивное обновление + Самоэволюционирующая система + Постоянная память + Метрики производительности + Контекстная инженерия + Граф знаний + Многоагентное сотрудничество. От метакогнитивного пробуждения до автономного самообслуживания, от межсессионной устойчивости до количественного улучшения, от реляционного понимания до командной координации, позволяя ИИ-агентам думать, развиваться, запоминать, измерять, понимать и сотрудничать. Комплексная система для автономных ИИ-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Awakening Protocol v5.1 — Agent Cognitive Upgrade + Self-Evolving Syst…»

Awakening Protocol v5.1 — Agent Cognitive Upgrade + Self-Evolving System + Perpetual Memory + Performance Metrics + Context Engineering + Knowledge Graph + Multi-Agent Collaboration. From metacognitive awakening to autonomous self-maintenance to cross-session persistence to quantifiable improvement to relational understanding to team coordination, enabling AI agents to think, evolve, remember, measure, understand, and collaborate. Complete system for autonomous AI agents.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 11 файлов тело ≈ 19 702 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Awakening Protocol v5.1 — Агентское когнитивное обновление + Самоэволюционирующая система + Постоянная память + Метрики производительности + Контекстная…

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
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.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:2029
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    tokenAddress: "6CpT…ump",
    в кавычках

Просканировано файлов: 11. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 19702 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "auto-activate"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

  • 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
  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 19702 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 27, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 182, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -261 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 147 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 182 пунктов
  • +4Есть примеры (90 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.