SKILLEMALL.ai

AB auto-dream

Консолидация долговременной памяти агента с 4-фазным проходом: Ориентация → Сбор → Объединение → Удаление. Используйте, когда память/контекст устарели, дублируются, противоречивы, слишком велики, после долгих сессий, после ежедневного размышления, перед передачей или когда пользователь просит «мечтать», «консолидировать память», «очистить память» или «сократить контекст». Способствует сохранению надежных фактов, удалению шума, преобразованию относительных дат в абсолютные, разрешению противоречий и избеганию хранения секретов, данных клиентов или необработанных транскриптов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Consolidate long-running agent memory with a 4-phase Orient → Gather →…»

Consolidate long-running agent memory with a 4-phase Orient → Gather → Merge → Prune pass. Use when memory/context is stale, duplicated, contradictory, too large, after long sessions, after daily reflection, before handoff, or when the user asks to “dream”, “consolidate memory”, “clean memory”, or “prune context”. Promotes durable facts, prunes noise, converts relative dates to absolute dates, resolves contradictions, and avoids storing secrets, customer data, or raw transcripts.

ClawHub Agent Skills автор: brasco05 v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 833 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Консолидация долговременной памяти агента с 4-фазным проходом: Ориентация → Сбор → Объединение → Удаление.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 833 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 484 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed memory-cleanup skill that can edit and prune stored memory, with no executable code, network behavior, or hidden install mechanism.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 11 июн. 2026 г.