SKILLEMALL.ai

AB sharpagent-self-evolving

Цикл самоэволюции SharpAgent — автоматизированный цикл "Думай→Делай→Учись". Объединяет механизм рефлексии самосовершенствующегося агента с парадигмой экспериментальной валидации автоисследований. После каждой задачи автоматически рефлексирует над улучшениями, разрабатывает эксперименты для проверки гипотез, усваивает уроки и архивирует их как записи об обучении. Делает агентов умнее с каждым использованием.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SharpAgent Self-Evolving Loop — An automated 'Think→Do→Learn' cycle. F…»

SharpAgent Self-Evolving Loop — An automated 'Think→Do→Learn' cycle. Fuses the Self-Improving Agent's reflection mechanism with the autoresearch experimental validation paradigm. After every task, automatically reflects on improvements, designs experiments to test hypotheses, absorbs lessons, and archives them as learning records. Makes agents smarter with use.

ClawHub Agent Skills автор: yezhaowang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 258 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Цикл самоэволюции SharpAgent — автоматизированный цикл "Думай→Делай→Учись".

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыОбучениеИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. 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 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2258 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 363 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is a self-improvement workflow, but it can automatically persist lessons and alter future agent behavior without clear user controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.