AC bluecolumn-memory
Предоставьте ИИ-агентам постоянную семантическую память с помощью API BlueColumn (bluecolumn.ai). Используйте, когда вас просят запомнить, сохранить, извлечь или искать в памяти с помощью BlueColumn; при загрузке заметок, разговоров, документов или аудио в BlueColumn; при запросе того, что агент ранее сохранил; или при подключении конечных точек памяти BlueColumn (/agent-remember, /agent-recall, /agent-note) в любом рабочем процессе. Также используйте, когда пользователь упоминает свой ключ API BlueColumn (bc_live_*) и хочет сохранить или получить информацию.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give AI agents persistent semantic memory using the BlueColumn API (bl…»
Give AI agents persistent semantic memory using the BlueColumn API (bluecolumn.ai). Use when asked to remember, store, recall, or search memory using BlueColumn; when ingesting notes, conversations, documents, or audio into BlueColumn; when querying what an agent has previously stored; or when wiring up BlueColumn memory endpoints (/agent-remember, /agent-recall, /agent-note) in any workflow. Also use when the user mentions their BlueColumn API key (bc_live_*) and wants to store or retrieve information.
Предоставьте ИИ-агентам постоянную семантическую память с помощью API BlueColumn (bluecolumn.ai). Используйте, когда вас просят запомнить, сохранить, извлечь…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 3. 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 59/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 964 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 508 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.