SKILLEMALL.ai

AC autoresearch

Автономная итерация, направленная на достижение целей, для задач оптимизации и улучшения. Используйте, когда вам нужно систематически улучшать метрику, оптимизировать систему или итеративно дорабатывать что-либо. Активируется фразами вроде 'autoresearch', 'autonomous loop', 'iterate until', 'improve X', 'optimize Y' или когда пользователь хочет выполнить несколько циклов изменений → проверки → сохранения/отмены.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous goal-directed iteration for optimization and improvement ta…»

Autonomous goal-directed iteration for optimization and improvement tasks. Use when you need to systematically improve a metric, optimize a system, or iteratively refine something. Triggers on phrases like 'autoresearch', 'autonomous loop', 'iterate until', 'improve X', 'optimize Y', or when user wants to run multiple iterations of make-change → verify → keep/revert cycles.

ClawHub Agent Skills автор: fantaclaw-ai v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 192 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Автономная итерация, направленная на достижение целей, для задач оптимизации и улучшения.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (autoresearch) не совпадает с папкой (fanta-autoresearch)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1192 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 376 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent autonomous optimization skill, but it deserves review because it can run shell verification commands and encourage delegated or background file-changing loops.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.