BC auto-skill-evolver
Мета-навык, который постоянно улучшает другие навыки посредством эволюции, управляемой трассировкой и обратной связью, с целью сделать обучение навыков, проверку статуса и одобрение естественными в разговоре; оптимизирован для маршрутизации мобильного чата, он распознает китайские/английские намерения, такие как 训练技能, 技能迭代, 技能进化, 查看训练状态, train skill, evolve skill, check training status, и approve/apply proposal, затем безопасно автоматически запускает рабочие процессы предложения/статуса/одобрения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A meta-skill that continuously improves other skills through trace+fee…»
A meta-skill that continuously improves other skills through trace+feedback-driven evolution, with the goal of making skill training, status checking, and approval natural in conversation; optimized for mobile chat routing, it recognizes Chinese/English intents such as 训练技能, 技能迭代, 技能进化, 查看训练状态, train skill, evolve skill, check training status, and approve/apply proposal, then auto-runs propose/status/approve workflows safely.
Мета-навык, который постоянно улучшает другие навыки посредством эволюции, управляемой трассировкой и обратной связью, с целью сделать обучение навыков…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Опасные команды
cmd-privilegeSKILL.md:147Повышение привилегий / права на запись для всех (определение детектора / чёрного списка; демонстрация атаки / пример)- Absolute high-risk blocklist scan (e.g., `curl`, `rm -rf`, `chmod 777`, disk destructive patterns)
детектордемонстрация
Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.
Просканировано файлов: 10. 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 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (auto-skill-evolver) не совпадает с папкой (auto-skill-evolver-1-5-1)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 59
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2755 токенов
- 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
- +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
- -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.