разбор · скиллы
7.0
из 10
смотреть по главам — взять две-три нужные минуты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал
Дистилляция экспертизы в AI-скилл с прогрессивной загрузкой
Проект yupi-skill дистиллирует мышление китайского разработчика в AI-скилл для OpenClaw, решая проблему шаблонных советов. Ключевая идея — загружать конкретные правила и источники по запросу, а не полагаться на общие ответы LLM. Это меняет подход к созданию персональных агентов.
Скилл дистиллирует мышление китайского разработчика в 7 моделей, даёт конкретные советы, но ограничен китайски
что из этого моё
Можно применить как образец для создания собственных скиллов: дистиллировать экспертизу в конкретные правила, использовать прогрессивную загрузку и внешние источники. Это повысит качество советов в оркестрации агентов.
Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
склонировать репозиторий yupi-skill и изучить структуру скилла
вынести в отдельный файл правила принятия решений из своих консультаций
настроить прогрессивную загрузку правил в свой конвейер разборов
о чём говорят, по времени
главы доводят до 09:00 · дальше по ролику меток нет
01
Проблема шаблонных ИИ00:00 ↗
Почему стандартные LLM дают размытые советы и как yupi-skill это решает.
02
Дистилляция разума02:30 ↗
Как из статей и консультаций извлекли 7 ментальных моделей.
03
Архитектура и интеграция05:00 ↗
Прогрессивная загрузка и простота подключения.
04
Реальные примеры07:00 ↗
Конкретные советы по смене стека и выбору технологий.
05
Источники и ограничения09:00 ↗
Откуда берутся данные и какие есть рамки.