AD pi-evox-loop
Предоставьте вашему агенту по программированию среду выполнения «наследования опыта»: вспоминайте проверенные исправления из хранилища генов Evolver при запуске задачи, регистрируйте совпадения, когда исправление фактически используется, и сохраняйте недавно изученные исправления после устранения неочевидной ошибки. Опционально запускайте контролируемые эксперименты с замкнутым циклом (R1 ловушка → дистилляция → инъекция → R2) для измерения прироста от наследования. Используйте в НАЧАЛЕ нетривиальных задач, после исправления неочевидной ошибки или когда вы хотите измерить самоэволюцию агента. Ключевые слова: 经验召回, 错题本, 经验继承, 自进化, evolver, 避坑, distill.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give your coding agent an 'experience inheritance' runtime: recall val…»
Give your coding agent an 'experience inheritance' runtime: recall validated fixes from an Evolver gene store at task start, register hits when a fix is actually used, and deposit newly-learned fixes after repairing a non-obvious failure. Optionally run controlled closed-loop experiments (R1 trap → distill → inject → R2) to measure inheritance gains. Use at the START of non-trivial tasks, after fixing a non-obvious failure, or when you want to measure agent self-evolution. Trigger words: 经验召回, 错题本, 经验继承, 自进化, evolver, 避坑, distill.
Предоставьте вашему агенту по программированию среду выполнения «наследования опыта»: вспоминайте проверенные исправления из хранилища генов Evolver при…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:1450Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…I5B+f3Oo…egQ==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:1514Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…4y7+TlJM…cMg==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:1530Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…2vj+04TZnew+uSJ9…bp3/iw3L…ZSw==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:1546Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha512-/PGqr…sIQ+7Mdr…o3F++To2W…uNQ==",
детектор
Просканировано файлов: 29. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_zh" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
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, web, python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 34
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1827 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 536 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 5)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.