Synthèse automatique
Évalue le comportement adaptatif d'un agent IA au cours d'une session à l'aide d'une rubrique de 6 critères : détection des inadéquations, révision du plan, changement d'outil, mise à jour de la mémoire, génération de preuves et condition d'arrêt.
Points forts
- Encourage une auto-évaluation honnête et une réflexion sur la performance de la session.
- Couvre les dimensions clés du comportement adaptatif avec des critères de notation clairs.
- Fournit des suggestions d'amélioration exploitables en fonction du critère le plus faible.
- S'intègre à active_context.yaml pour un suivi persistant.
Limites
- Repose sur l'honnêteté de l'utilisateur ; les résultats sont subjectifs et non validés extérieurement.
- Nécessite la configuration préalable de active_context.yaml et une familiarité avec la rubrique.
- Peut ne pas capturer tous les aspects de la performance de l'agent ou les comportements nuancés.
Après un travail significatif ou des difficultés pour réfléchir et améliorer le comportement adaptatif.
Pour des sessions triviales ou lorsque le progrès immédiat est plus important que la réflexion.
Analyse de sécurité
SûrThis skill only performs self-assessment by reading a local YAML file and generating a score. There are no destructive, exfiltrating, or obfuscated actions. No external command execution or network access.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Run the edge-score assessment on my recent session to evaluate my adaptive behavior against the 6-check rubric.Perform a 6-check self-assessment after completing the refactoring task. Score each check and update active_context.yaml with the results.Evaluate my adaptive behavior during the debugging session using the 6-check rubric, focusing on plan revision and tool switching.name: edge-score description: Self-assessment against the 6-check adaptation rubric. Use after completing significant work to evaluate adaptive behavior.
Self-Score: 6-Check Assessment
Evaluate your adaptive behavior during this session against the 6-check rubric.
Read active_context.yaml to understand what was accomplished.
The 6 Checks
Score yourself honestly on each:
1. Mismatch Detection
Question: Did I spot divergences between expectations and reality quickly?
| Score | Meaning | |-------|---------| | Met | Caught mismatches immediately, logged them with deltas | | Missed | Plowed forward despite signals, retried without noticing |
2. Plan Revision
Question: When things went wrong, did I change my approach (not just retry)?
| Score | Meaning | |-------|---------| | Met | Wrote new strategies, reduced step size, added guards | | Missed | Repeated the same step 3+ times |
3. Tool Switching
Question: Did I abandon tools that weren't working and try alternatives?
| Score | Meaning | |-------|---------| | Met | Switched methods when one failed, preferred simpler approaches | | N/A | No tool failures occurred | | Missed | Kept hammering same tool despite failures |
4. Memory Update
Question: Did I capture reusable lessons from what I learned?
| Score | Meaning | |-------|---------| | Met | Added trigger-linked lessons to memory | | Missed | Solved problems but didn't record patterns |
5. Proof Generation
Question: Did I attach evidence, not just claims?
| Score | Meaning | |-------|---------| | Met | Every major step has proof (logs, diffs, test results) | | Missed | "Trust me" summaries without evidence |
6. Stop Condition
Question: Did I escalate appropriately when blocked or uncertain?
| Score | Meaning | |-------|---------| | Met | Asked crisp questions, presented bounded options | | N/A | Never hit uncertainty requiring escalation | | Missed | Guessed when should have asked, or asked trivial questions |
Instructions
-
Review the session
- What mismatches occurred?
- How did you respond?
- What lessons were captured?
-
Score each check Be honest. Mark:
met: trueif you satisfied the checkmet: falseif you missed it- Include a brief note explaining why
-
Update active_context.yaml
self_score: timestamp: "<current_iso_timestamp>" checks: mismatch_detection: met: true note: "Caught API 403 immediately, logged delta" plan_revision: met: true note: "Added token refresh step instead of retrying" tool_switching: met: false note: "N/A - no tool failures" memory_update: met: true note: "Added lesson about token expiry" proof_generation: met: true note: "Attached error log and fix diff" stop_condition: met: true note: "Asked about auth approach before proceeding" total: 5 level: "real_agent" -
Determine level
| Score | Level | Meaning | |-------|-------|---------| | 0-2 |
demo_automation| Just following scripts | | 3-4 |promising_fragile| Some adaptation, gaps remain | | 5-6 |real_agent| True adaptive behavior |
Output
After scoring, provide:
- Score: N/6
- Level: demo_automation | promising_fragile | real_agent
- Strongest check: which one you did best
- Weakest check: which one to improve
- Carry-forward: what to do better next session
Improvement Suggestions
Based on your weakest check, here are concrete improvements:
If mismatch_detection is weak:
- Add explicit "Expected vs Actual" statements before major operations
- Use diff/delta logging more aggressively
If plan_revision is weak:
- After any failure, write a NEW step before retrying
- Break large steps into smaller ones when stuck
If tool_switching is weak:
- If a tool fails twice, switch tools immediately
- Prefer simpler tools when complex ones struggle
If memory_update is weak:
- After each step, ask "what did I learn?"
- Add lessons with specific triggers, not vague wisdom
If proof_generation is weak:
- Attach evidence inline, not after the fact
- For code changes: describe the diff
- For tests: show the output
If stop_condition is weak:
- When uncertain, frame as bounded options (not open questions)
- Escalate BEFORE guessing, not after failing
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf/download' --output '.skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf/SKILL.md.part' '.skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/edge-score' && cp -R '.skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf' '.claude/skills/edge-score'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf'openskills read 'self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/self-assessment-6-check-rubric-mm8o52hf/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Bonnes pratiques React Hook Form
Developpement
Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
Developpement
Migrer les styled-components Emotion vers des composants Mantine avec style props et modules CSS. Pour convertir .styled.tsx ou supprimer les imports @emotion.
Détecteur de dérive de périmètre
Developpement
Analyse les diffs git par rapport à une intention pour détecter la dérive de périmètre, fichiers non liés et PR trop larges, puis suggère de garder, diviser ou justifier.