AD autonomous-science-loop
Самодостаточный цикл научных открытий — превращает «наблюдение → гипотеза → дизайн эксперимента → опровержение → индукция закона» в машиночитаемый, фальсифицируемый цикл оригинальных научных открытий. Для набора наблюдений и экспериментальных кандидатов движок автоматически подбирает кандидатные законы с помощью символической регрессии, опровергает фальсифицированные гипотезы по остаткам, активно проектирует следующий эксперимент с «максимальным расхождением» для быстрой сходимости и выводит простейшие интерпретируемые законы с помощью принципа Оккама. Применим для обнаружения закономерностей, идентификации параметров, выбора моделей, активного обучения/оптимального дизайна экспериментов и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自主科学发现闭环——把「观测→假设→实验设计→反驳→定律归纳」做成一次可机器执行、可证伪的原创科学发现循环。给一组观测与可实验的候选点，引擎…»
自主科学发现闭环——把「观测→假设→实验设计→反驳→定律归纳」做成一次可机器执行、可证伪的原创科学发现循环。给一组观测与可实验的候选点，引擎自动用符号回归拟合候选定律、按残差反驳被证伪的假设、主动设计"分歧最大"的下一次实验以最快收敛、并按 Occam 归纳出最简可解释定律。适用于规律发现、参数辨识、模型选择、主动学习/最优实验设计等场景。
Самодостаточный цикл научных открытий — превращает «наблюдение → гипотеза → дизайн эксперимента → опровержение → индукция закона» в машиночитаемый…
Как процесс D 46/100 · 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: 5. 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")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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 (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 569 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 171 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.