AC memos-memory-guide
Используйте локальную систему памяти MemOS для поиска и использования прошлых разговоров пользователя. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь ссылается на прошлые чаты, свои предпочтения или историю, или когда вам нужно ответить на основе предыдущего контекста. Когда авто-запоминание ничего не возвращает (длинный или неясный запрос пользователя), сгенерируйте свой собственный короткий поисковый запрос и вызовите memory_search. Доступные инструменты: memory_search, memory_get, memory_write_public, task_summary, skill_get, skill_search, skill_install, skill_publish, skill_unpublish, memory_timeline, memory_viewer.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use the MemOS Local memory system to search and use the user's past co…»
Use the MemOS Local memory system to search and use the user's past conversations. Use this skill whenever the user refers to past chats, their own preferences or history, or when you need to answer from prior context. When auto-recall returns nothing (long or unclear user query), generate your own short search query and call memory_search. Available tools: memory_search, memory_get, memory_write_public, task_summary, skill_get, skill_search, skill_install, skill_publish, skill_unpublish, memory_timeline, memory_viewer.
Используйте локальную систему памяти MemOS для поиска и использования прошлых разговоров пользователя.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 75
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2145 токенов
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 525 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.