AC personal-os-framework
Создайте второй мозг, который ИИ сможет понимать и поддерживать. Этот фреймворк предоставляет логирование решений с отслеживанием последующих действий, генерацию периодических обзоров, правила маршрутизации для классификации информации, управление задачами с указанием владельца и статуса, отслеживание выполнения начатых задач, мониторинг поддержки принятия решений и дистилляцию памяти для преобразования необработанных заметок в структурированные знания. Используйте, когда вы хотите, чтобы ИИ проактивно сотрудничал, читая и обновляя вашу личную операционную систему посредством постоянного диалога.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a second brain that AI can understand and maintain. This framewo…»
Build a second brain that AI can understand and maintain. This framework provides decision logging with follow-up tracking, periodic review generation, routing rules for information classification, task management with ownership and status, execution tracking for started tasks, decision support monitoring, and memory distillation for converting raw notes into structured knowledge. Use when you want AI to collaborate proactively by reading and updating your personal operating system through ongoing conversation.
Создайте второй мозг, который ИИ сможет понимать и поддерживать.
Как процесс C 56/100 · 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: 15. 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 56/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 770 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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -411 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 516 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.