SKILLEMALL.ai

BB auto-optimizer

Направляйте кого-либо в оптимизации чего угодно с помощью итеративных циклов самосовершенствования ИЛИ запускайте автономные циклы оптимизации с бинарной оценкой. Систематически улучшайте промпты, навыки, веб-сайты, электронные письма, целевые страницы, код, рекламные тексты, стратегии прогнозирования или любые артефакты посредством автоматизированных циклов оценки-мутации-выбора. Поддерживает два режима: бинарная оценка (пакетное оценивание по критериям да/нет, лучше всего подходит для мягких областей, таких как тексты/промпты/UX) и скалярная оценка (единая метрика с плавающей запятой с возможностью отката Git, лучше всего подходит для кода/ML/конфигураций). Используйте этот навык всякий раз, когда кто-то говорит: «оптимизировать», «улучшить», «сделать лучше», «итерировать», «сравнить», «оценить», «самосовершенствующийся», «тестировать и улучшать», «сплит-тест», «A/B-тест», «улучшить мой промпт», «оптимизировать производительность», «увеличить конверсию», «улучшить точность», «получить более высокий балл», «это недостаточно хорошо», «как мне сделать это лучше», «запустить автоисследование», «начать цикл оптимизации», «запустить эксперименты над», «улучшить мою метрику», «цикл автоисследования», «автономная оптимизация», «цикл Карпати» или любой вариант желания измеримо улучшить что-то с течением времени. Также срабатывает при настройке автоматизированных циклов качества, критериев оценки или самосовершенствующихся систем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Guide someone through optimizing anything using iterative self-improve…»

Guide someone through optimizing anything using iterative self-improvement loops, OR run autonomous optimization loops with binary eval scoring. Systematically improve prompts, skills, websites, emails, landing pages, code, ad copy, prediction strategies, or any artifact through automated eval-mutate-select cycles. Supports two modes: binary eval (batch scoring with yes/no criteria, best for soft domains like copy/prompts/UX) and scalar eval (single float metric with git revert, best for code/ML/configs). Use this skill whenever someone says: "optimize", "improve", "make better", "iterate on", "benchmark", "eval", "self-improving", "test and improve", "split test", "A/B test", "improve my prompt", "optimize performance", "increase conversion", "improve accuracy", "score higher", "this isn't good enough", "how do I make this better", "run autoresearch", "start optimization loop", "run experiments on", "improve my metric", "autoresearch loop", "autonomous optimization", "karpathy loop", or any variation of wanting to measurably improve something over time. Also trigger for setting up automated quality loops, evaluation criteria, or self-improving systems.

ClawHub Agent Skills автор: Raed Marji v1.2.0 MIT-0 11 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 767 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Направляйте кого-либо в оптимизации чего угодно с помощью итеративных циклов самосовершенствования ИЛИ запускайте автономные циклы оптимизации с бинарной…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторРазработкаИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Сократите description до 1024 символов.
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1172 символов, лимит 1024

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 52
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3767 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 1171: рекомендуется 120–800 символов
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 23 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (27 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a coherent optimizer, but it gives an agent broad authority to edit files, create git commits, and run local commands with weak user-control guardrails.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.