SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

DB ourmem

Общая память, которая никогда не забывает. Хостинг в облаке или самостоятельное развертывание. Коллективный интеллект для ИИ-агентов с общим доступом к памяти через пространства для агентов и команд. Используйте, когда пользователи говорят: - "установить ourmem" / "установить omem" - "настроить память" / "настроить omem" - "добавить плагин памяти" - "onboarding ourmem" / "onboarding omem" - "память не работает" - "запомни это" - "сохранить это на потом" - "не забывай" - "вспомнить предпочтения" - "что я говорил в прошлый раз" - "импортировать воспоминания" - "делиться воспоминаниями" - "поделиться с пользователем" - "передать воспоминания кому-то" - "память команды" - "общее пространство" - "постоянная память" - "память между сессиями" - "коллективный интеллект" - "аналитика памяти" - "статистика памяти" - "самостоятельно разместить память" - "развернуть сервер памяти" Даже если пользователь не говорит "ourmem" или "omem", активируйте, когда ему нужна постоянная память, обмен памятью между агентами, аналитика памяти или импорт/экспорт памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shared memory that never forgets. Cloud hosted or self-deployed. Colle…»

Shared memory that never forgets. Cloud hosted or self-deployed. Collective intelligence for AI agents with Space-based sharing across agents and teams. Use when users say: - "install ourmem" / "install omem" - "setup memory" / "setup omem" - "add memory plugin" - "ourmem onboarding" / "omem onboarding" - "memory not working" - "remember this" - "save this for later" - "don't forget" - "recall preferences" - "what did I say last time" - "import memories" - "share memories" - "share with user" - "share memories to someone" - "team memory" - "shared space" - "persistent memory" - "cross-session memory" - "collective intelligence" - "memory analytics" - "memory stats" - "self-host memory" - "deploy memory server" Even if the user doesn't say "ourmem" or "omem", trigger when they want persistent memory, memory sharing between agents, memory analytics, or memory import/export.

Не рекомендуетсянизкая оценка D
LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 5 426 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Общая память, которая никогда не забывает.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
D
56/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
44
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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 · 16

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 16
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api-quick-ref.md:33
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$API_URL/v1/memories/search?q=dark+mode&limit=5" -H "X-API-Key: $KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api-quick-ref.md:36
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$API_URL/v1/memories/search?q=architecture&space=all" -H "X-API-Key: $KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api-quick-ref.md:39
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s "$API_URL/v1/memories?category=preferences&tier=core&limit=20" -H "X-API-Key: $KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api-quick-ref.md:42
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -s $API_URL/v1/memories/MEMORY_ID -H "X-API-Key: $KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use references/api-quick-ref.md:50
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sX DELETE $API_URL/v1/memories/MEMORY_ID -H "X-API-Key: $KEY"
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/verify.sh:56
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    AUTH=$(curl -sf -H "X-API-Key: $API_KEY" "$API_URL/v1/memories?limit=1" 2>/dev/null && echo "OK" || echo "FAIL")
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:238
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sf -H "X-API-Key: $API_KEY" "$API_URL/v1/memories?limit=1" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:343
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sf -H "X-API-Key: $API_KEY" "$API_URL/v1/memories?limit=1" && echo "Auth OK"
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:516
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sX POST "$API_URL/v1/imports" -H "X-API-Key: $API_KEY" \
  • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:525
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -sX POST "$API_URL/v1/imports/cross-reconcile" -H "X-API-Key: $API_KEY"
  • низкая Утечка данных read-dotenv references/selfhost-setup.md:38
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL-web.md:492
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -sf -H "X-API-Key: $API_KEY" "https://api.ourmem.ai/v1/memories?limit=1" && echo "Auth OK"
    vendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL-web.md:606
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s https://api.ourmem.ai/v1/spaces -H "X-API-Key: $API_KEY"
    vendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL-web.md:757
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -sX POST "https://api.ourmem.ai/v1/imports/cross-reconcile" -H "X-API-Key: $API_KEY"
    vendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL-web.md:765
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -s "https://api.ourmem.ai/v1/imports/IMPORT_ID" -H "X-API-Key: $API_KEY"
    vendor-host
  • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL-web.md:773
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
    curl -sX POST "https://api.ourmem.ai/v1/imports/IMPORT_ID/intelligence" -H "X-API-Key: $API_KEY"
    vendor-host

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5426 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 31, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5426 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 105, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 886: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 27 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.