SKILLEMALL.ai

AC session-recovery

Система управления и оптимизации сеансов ИИ. Решает проблему ограничения контекста сеанса, обеспечивая быстрое восстановление с помощью трехуровневой системы документов, автоматизированных скриптов и сжатия контекста. Включает: быстрый индекс STATUS.md, подробную запись memory, скрипт автоматического обновления, стратегию сжатия контекста, механизм распознавания информации. Подходит для долгосрочных ИИ-проектов, параллельной обработки нескольких задач, сценариев, требующих эффективного восстановления сеанса. Триггеры: восстановление сеанса, session recovery, сжатие контекста, быстрое восстановление, управление сеансом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI会话管理与优化系统。解决会话上下文限制问题,通过三级文档系统、自动化脚本和上下文压缩实现快速恢复。包含:STATUS.md快速索引、me…»

AI会话管理与优化系统。解决会话上下文限制问题,通过三级文档系统、自动化脚本和上下文压缩实现快速恢复。包含:STATUS.md快速索引、memory详细记录、自动更新脚本、上下文压缩策略、信息识别机制。适用于长期AI项目、多任务并行、需要高效会话恢复的场景。触发词:会话恢复、session recovery、上下文压缩、快速恢复、会话管理。

ClawHub Agent Skills автор: blqbzf v1.0.0 MIT-0 12 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 374 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Система управления и оптимизации сеансов ИИ.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 106
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2374 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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

  • +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
  • -280 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 171 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 76 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 106 пунктов
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local session-recovery system, but users should treat its saved notes as potentially sensitive project memory.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.