simbiot-harness/skills
Simbiot Harness 88bb2c0a95 decision-модель в тиках: Ollama Cloud clef:27b → локальная nimble (systemone-bench)
harness/decision.py — клиент /v1/systemone по схеме router42 бенча:
механика — быстрый путь, decision-модель — арбитр, недоступна → фолбэк.
- порядок батча задач: из 9 старейших первой — самая ценная для AUM (on);
- тема инициативной реплики: выбор вместо round-robin (on);
- серая зона гейта (только warn/info): P(нужен LLM) < 0.35 → тихий такт (shadow);
- cli.py decide: статус бэкендов, вопрос 2–9 вариантов / P(да), --stats.
Бэкенды: облако clef:27b (~0.7 с, SIMBIOT_DECISION_API_KEY) → nimble на
CPU (10–30 с); предохранитель на бэкенд, кеш детерминированных ответов,
DecisionMade (backend/model/ms/applied) — policy trace для GA-сшивки.
Дефолт SIMBIOT_DECISION=off — старые тесты герметичны.
Тест: tests/test_decision.py 34 PASS (фейковый эндпоинт); полный набор — без регрессий.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
2026-10-16 19:21:29 +00:00
..
compact-landing t-261009160906: анти-гонка уровней min/hour на входящих TG — привязка артефакта к сообщению (-m), guard в deliver_artifact, reply_artifact в read model, тест гонки (8 PASS) + концепт ИИШНИЦЫ 2026-10-09 16:16:09 +00:00
gcal t-261009160906: анти-гонка уровней min/hour на входящих TG — привязка артефакта к сообщению (-m), guard в deliver_artifact, reply_artifact в read model, тест гонки (8 PASS) + концепт ИИШНИЦЫ 2026-10-09 16:16:09 +00:00
meta-skill-factory t-261002151630-8f2ce6: метаскилл meta-skill-factory (повторяющаяся работа 2+ раза → SKILL.md в репо) + первый скилл presale-landing, боевой прогон на задаче лэндоса (источники и Stripe-CTA проверены) 2026-10-02 15:18:47 +00:00
presale-landing t-261002151630-8f2ce6: метаскилл meta-skill-factory (повторяющаяся работа 2+ раза → SKILL.md в репо) + первый скилл presale-landing, боевой прогон на задаче лэндоса (источники и Stripe-CTA проверены) 2026-10-02 15:18:47 +00:00
systemone-bench decision-модель в тиках: Ollama Cloud clef:27b → локальная nimble (systemone-bench) 2026-10-16 19:21:29 +00:00
ui skills/ui: вендор ui-skills (improve-ui, baseline-ui, a11y/metadata/motion-fixes) + frontend-design (anthropic) + improve-animations (emilkowalski) с атрибуцией; design-plans: improve-ui аудит simbiot.cil.by (P0 noscript-reveal, P1 focus/og, P2 reduced-motion — фиксы применены и задеплоены) 2026-10-02 22:32:23 +00:00
README.md merge origin/master (hour digests, systemone-bench skill) + конфликт skills/README.md разрешён объединением строк 2026-10-12 09:11:25 +00:00

Simbiot Harness — skills/

Реестр скиллов репо (формат по образцу ui-skills: каталог + SKILL.md).

Как пользоваться: агенты при старте задачи смотрят сюда (или через rag_lookup «skill <название>»), грузят SKILL.md нужного скилла и идут по шагам.

Как добавить скилл: см. skills/meta-skill-factory/SKILL.md — скиллы рождаются, когда повторяющаяся работа поймана 2+ раз, и сразу проходят боевой прогон.

Скилл Назначение Когда грузить
meta-skill-factory Метаскилл: превращение повторяющейся работы в скилл репо (шаги, чеклисты, критерии качества) Заметил, что делаю одну и ту же работу 2+ раз — прежде чем делать руками в третий
presale-landing Производство пресейл/продуктовых лендингов: структура, честные мокапы, Stripe CTA, quality gates Задача на лендинг/пресейл-страницу или её v2
gcal Google Calendar: команда из TG «сделай звонок на X» → событие с приглашениями в рабочий день (цикл 3 через 3); инструменты tools/gcal.py Просьба спланировать звонок/встречу/событие, вопрос по графику
systemone-bench Decision-эндпоинт Ollama /v1/systemone (nimble) + GA-оптимизация: иерархический выбор top-2 группы → choice ≤9, GA последовательностей действий с фитнесом=AUM Тик, где нужно выбрать одно действие из >9 однородных опций; оптимизация политик на симуляторе

Сторонние наборы

  • /tmp/ui-skills — внешний набор ui-skills (frontend-design, improve-ui, improve-animations...); задача переноса в репо: t-261002151425-d5f131.