BD morgana-anti-infinite-loop-v2-zh
Легковесный защитник от бесконечных циклов для LLM-агентов — исцеление предпочтительнее завершения, предсказуемый, пять уровней защиты, нулевая зависимость. Реализован на стандартной библиотеке Python + опционально numpy, может использоваться с любым LLM (Claude/GPT/文心/通义/智谱) и любым фреймворком (Hermes/LangChain/AutoGen/собственный). Версия v1 имела скромный отклик; v2.0 была полностью переписана для мирового китайского сообщества. Примечание: 12.8K загрузок относится ко всему аккаунту kofna3369 ClawHub, а не только к v1.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向 LLM 智能体的轻量级反无限循环守护器 —— 治愈优于终止、可预测、五大保护、零依赖。基于 Python 标准库 + numpy 可选…»
面向 LLM 智能体的轻量级反无限循环守护器 —— 治愈优于终止、可预测、五大保护、零依赖。基于 Python 标准库 + numpy 可选实现,可与任何 LLM(Claude/GPT/文心/通义/智谱)及任何框架(Hermes/LangChain/AutoGen/自定义)配合使用。v1 版本反响平平;v2.0 为全球中文社区完全重写。注:12.8K 下载量是指我们整个 kofna3369 ClawHub 账户,而非 v1 专属。
Легковесный защитник от бесконечных циклов для LLM-агентов — исцеление предпочтительнее завершения, предсказуемый, пять уровней защиты, нулевая зависимость.
Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 20. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "status" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "date" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "clawhub_id" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "language" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "python" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "dependencies" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "optional_dependencies"
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
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4250 токенов
- 100Шаги. Шагов: 67
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 19. 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
- -255 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 217 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 47 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
- +4Есть примеры (29 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.