dagx-agi-kernel

Perfectify制御カーネル

失敗の反復や依存関係の多い作業で、最小限の改善を検証し、基準結果との比較と回帰確認を行います。

AIスキル大辞典による日本語要約
品質評価93/100評価確度:標準
人気度(GitHub Star) 24発掘スコア 100
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このSkillでできること

  • 同じ失敗を繰り返す作業の原因を分析する
  • 基準結果と改善後の結果を比較する
  • 依存関係のある作業に検証ゲートを追加する
  • 外部・不可逆操作の承認前に停止条件を設ける
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使い方

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STEP 1

反復失敗、回帰検証、最適化要求などの適用条件を確認する

02
STEP 2

目標、制約、保護対象、受け入れ条件を定義する

03
STEP 3

最小の変更を実施し、対象に合った証拠で検証する

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STEP 4

改善を基準結果と比較し、不十分なら現状の成果を保持する

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Skillのインストール

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/dankofly/perfectify
手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

git clone https://github.com/dankofly/perfectify.git
cd perfectify
python3 skill/dagx-agi-kernel/scripts/audit_kernel.py skill/dagx-agi-kernel   # structural check
python3 skill/dagx-agi-kernel/scripts/harness_efficiency.py --self-test       # runtime check
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このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

Perfectify制御カーネルを使い、3回失敗したデータ移行手順を改善してください。現行手順を基準に、失敗原因、変更する最小要素、保護すべき挙動、回帰確認、ロールバック条件を整理してください。外部変更は承認前にドライランで停止してください。
出力例を見る
Insufficient data to verify: 改善効果を判断できる基準結果または回帰テストの証拠が不足しています。
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安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信明確な記述なし
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス明確な記述なし
認証情報明確な記述なし
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