AC work-productivity-self-improving-workflow-helper
Помощь пользователям с подтвержденным спросом: пользователи агентов проявляют высокий спрос на самосовершенствующиеся рабочие процессы в стиле агентов на Clawhub. Им нужна практическая помощь в исправлении ошибок, укреплении настроек и безопасности, повышении надежности или создании смежных навыков, основанных на той же задаче. Это требование подтверждается 10 отдельными онлайн-сигналами из 3 семей источников, поэтому оно представляет собой более широкий спрос, а не единичный изолированный запрос. Используйте, когда пользователь запрашивает поддержку по производительности труда, самосовершенствующемуся агенту, самообучению, улучшению, захвату или когда ему нужен практический рабочий процесс, артефакт, контрольный список, анализ или поддержка реализации для этого требования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Help users with Validated demand: Agent users show strong demand for s…»
Help users with Validated demand: Agent users show strong demand for self-improving agent-style workflows on Clawhub. They need practical help fixing bugs, hardening setup and safety, improving reliability, or creating adjacent skills inspired by the same job-to-be-done. This requirement is supported by 10 separate online signals across 3 source families, so it represents broader demand rather than a single isolated request.. Use when a user asks for work-productivity, self-improving-agent, self, improving, captures, or needs a practical workflow, artifact, checklist, analysis, or implementation support for this requirement.
Помощь пользователям с подтвержденным спросом: пользователи агентов проявляют высокий спрос на самосовершенствующиеся рабочие процессы в стиле агентов на…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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: 0. 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
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (work-productivity-self-improving-workflow-helper) не совпадает с папкой (work-productivity-self-improving-workflow-helper-090406)
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 689 токенов
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 632 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.