SKILLEMALL.ai

CC self-extension

Как расширить себя — сохранить повторно используемую процедуру как навык (create_skill), запустить субагента для тяжелой самостоятельной задачи (spawn_subagent) или создать набор узлов ComfyUI из репозитория GitHub модели (create_custom_node) — плюс строгая политика безопасности (никогда не редактируйте свой собственный активный код; вместо этого напишите предложение). Активируйте, когда пользователь просит вас создать/сохранить навык, запустить субагента или преобразовать модель GitHub в узел.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«How to extend yourself — capture a reusable procedure as a skill (crea…»

How to extend yourself — capture a reusable procedure as a skill (create_skill), spawn a subagent for a heavy self-contained job (spawn_subagent), or author a ComfyUI node pack from a model's GitHub repo (create_custom_node) — plus the hard safety policy (never edit your own live code; write a proposal instead). Activate when the user asks you to build/save a skill, spawn a subagent, or turn a GitHub model into a node.

szprivate/agentY Agent Skills автор: szprivate 1 файл тело ≈ 940 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 35 ч назад

Как расширить себя — сохранить повторно используемую процедуру как навык (createskill), запустить субагента для тяжелой самостоятельной задачи (spawnsubagent)…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураGitHubРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

    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: 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 59/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 940 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 422 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.