BC famou-artifact-generator
Интерактивно направляет пользователя через полный процесс выполнения задачи эволюции FaMou: сначала генерирует `problem.md` через структурированный цикл уточнений, затем реализует и проверяет три входных материала для эксперимента FaMou (`init.py`, `evaluator.py`, `prompt.md`). Активируется, когда пользователь упоминает любую из следующих ситуаций: определение/уточнение/создание задачи FaMou, помощь в написании problem.md, создание эволюционной задачи, помощь в подготовке материалов для эксперимента FaMou, генерация init.py или evaluator.py, оптимизация/ML/поиск проблемы, требующей решения путем эволюции. Даже если пользователь просто говорит «помоги мне с задачей FaMou» или предоставляет общую идею, этот навык должен активироваться и начинаться с этапа уточнений. Когда пользователь говорит: «определить задачу FaMou», «уточнить задачу FaMou», «создать задачу FaMou», «помоги мне написать problem.md», «я хочу создать эволюционную задачу», «помоги мне подготовить материалы для эксперимента FaMou», «сгенерировать init.py», «сгенерировать evaluator.py», «оптимизировать проблему», «ML проблему», «решить проблему»
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«交互式引导用户完成 FaMou 进化任务的完整流程：先通过结构化澄清循环产出 `problem.md`，再实现并验证 FaMou 实验的三个…»
交互式引导用户完成 FaMou 进化任务的完整流程：先通过结构化澄清循环产出 `problem.md`，再实现并验证 FaMou 实验的三个输入物料（`init.py`、`evaluator.py`、`prompt.md`）。当用户提到以下任意情形时触发：定义/澄清/创建 FaMou 任务、帮我写 problem.md、我想建一个进化任务、帮我准备 FaMou 实验物料、生成 init.py 或 evaluator.py、优化/ML/搜索问题需要进化求解。即使用户只说"帮我做个 FaMou 任务"或提供粗略想法，也应触发此技能并从澄清阶段开始。
Интерактивно направляет пользователя через полный процесс выполнения задачи эволюции FaMou: сначала генерирует problem.md через структурированный цикл…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — 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: 2. 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 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 860 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
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 275 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.