AD elite-to-expertpack
Преобразование данных Elite Longterm Memory в структурированный ExpertPack. Мигрирует 5-уровневую систему памяти (горячая оперативная память SESSION-STATE, теплый магазин LanceDB, холодный магазин Git-Notes, архив MEMORY.md с кураторским отбором и ежедневные журналы) в портативный формат ExpertPack с многоуровневым поиском, уровнями контекста и измерением EK. Вывод совместим с Obsidian — включает YAML frontmatter во всех файлах контента и может быть открыт как хранилище Obsidian. Используйте при: обновлении с Elite Longterm Memory до ExpertPack, резервном копировании знаний агента или миграции на новую платформу. Триггеры: 'elite to expertpack', 'convert elite memory', 'export elite memory', 'migrate elite longterm', 'upgrade memory to expertpack', 'elite memory export'.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert Elite Longterm Memory data into a structured ExpertPack. Migra…»
Convert Elite Longterm Memory data into a structured ExpertPack. Migrates the 5-layer memory system (SESSION-STATE hot RAM, LanceDB warm store, Git-Notes cold store, MEMORY.md curated archive, and daily journals) into ExpertPack's portable format with multi-layer retrieval, context tiers, and EK measurement. Output is Obsidian-compatible — includes YAML frontmatter on all content files and can be opened as an Obsidian vault. Use when: upgrading from Elite Longterm Memory to ExpertPack, backing up agent knowledge, or migrating to a new platform. Triggers on: 'elite to expertpack', 'convert elite memory', 'export elite memory', 'migrate elite longterm', 'upgrade memory to expertpack', 'elite memory export'.
Преобразование данных Elite Longterm Memory в структурированный ExpertPack.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — 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 49/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 485 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 714 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.