SKILLEMALL.ai

AC slim-claude-md

Используйте, когда файл памяти проекта превышает ~300 строк, при запуске нового проекта с нуля, или когда пользователь упоминает раздувание контекста, потерянные URL-адреса среды, сессии, указывающие на неправильную среду, превращение файла памяти в журнал или желание организовать контекст проекта. Реструктурирует или инициализирует файл памяти в стиле тонкого маршрутизатора, файл локальных ссылок на среду, игнорируемый Git, древовидную структуру docs/ по темам и протокол обслуживания, который предотвращает повторное раздувание структуры.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a project's project memory file is over ~300 lines, when star…»

Use when a project's project memory file is over ~300 lines, when starting a new project from scratch, or when the user mentions context bloat, lost env URLs, sessions pointing at the wrong environment, the memory file becoming a journal, or wanting to organize project context. Restructures or initializes a slim router-style memory file, a gitignored local env reference file, a topical docs/ tree, and a housekeeping protocol that keeps the structure from rebloating.

ClawHub Hermes автор: adelvillar1 v1.0.3 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 547 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда файл памяти проекта превышает ~300 строк, при запуске нового проекта с нуля, или когда пользователь упоминает раздувание контекста…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

СправочникИИ и агентыИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 470 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (slim-claude-md) не совпадает с папкой (slim-project-memory)
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 85Шаги. Шагов: 74, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2547 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill reorganizes project memory and documentation, and its sensitive handling is disclosed and mostly constrained to env-var references rather than real secrets.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.