BC memory-consolidate
Постоянная система памяти для агентов OpenClaw: читает журналы сеансов, извлекает факты/решения/решения, управляет жизненным циклом на основе температуры и генерирует MEMORY_SNAPSHOT.md, который вставляется в каждый сеанс. ВСЕГДА используйте этот навык, когда пользователь упоминает: консолидация памяти, 记忆整理, память агента, MEMORY_SNAPSHOT, состояние памяти, SNR, отношение сигнал/шум, семантический конвейер, cron памяти, извлечение журнала сеанса, факты не сохраняются, память устарела или отсутствует, 内存优化, оптимизировать память агента, установить память, память не работает, ошибка консолидации памяти, cron как настроить (применительно к памяти), 每天自动整理记忆, или любой вопрос о том, почему агент забывает вещи между сеансами. Также активируйте, когда пользователь говорит, что память устарела, отсутствует или сломана.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Persistent memory system for OpenClaw agents: reads session logs, extr…»
Persistent memory system for OpenClaw agents: reads session logs, extracts facts/decisions/solutions, manages temperature-based lifecycle, and generates MEMORY_SNAPSHOT.md injected into every session. ALWAYS use this skill when the user mentions: memory consolidation, 记忆整理, agent memory, MEMORY_SNAPSHOT, memory health, SNR, signal noise ratio, semantic pipeline, memory cron, session log extraction, facts not being saved, memory stale or missing, 内存优化, optimize agent memory, install memory, memory not working, memory consolidate 报错, cron 怎么配 (when related to memory), 每天自动整理记忆, or any question about why the agent forgets things between sessions. Also activate when user says memory is stale, missing, or broken.
Постоянная система памяти для агентов OpenClaw: читает журналы сеансов, извлекает факты/решения/решения, управляет жизненным циклом на основе температуры и…
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
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».
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
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
net-redirectable-api-keyscripts/memory_semantic_consolidate.py:39Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой серверAPI key + configurable base URL from environment
Просканировано файлов: 8. 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 54/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 677 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
- -33 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 717 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.