AD bounded-memory
Обеспечивает вашему OpenClaw AI идеальную память. Спрашивайте, например: «Мы это раньше обсуждали?», «Что мы решили по поводу X?» и «Найди тот разговор про Y» — мгновенно ищет по всем вашим прошлым беседам. Отлично подходит для восстановления решений, предпочтений и контекста месячной давности. Используйте, когда: (1) пользователь спрашивает «мы обсуждали X раньше?», (2) «поищи мои старые разговоры», (3) «найди, что мы решили по проекту Y», (4) «вспомни, о чем я спрашивал на прошлой неделе». Триггеры: «поиск сессий», «найти предыдущий разговор», «вспомнить прошлый разговор», «что я говорил о».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Gives your OpenClaw AI a perfect memory. Ask things like "did we discu…»
Gives your OpenClaw AI a perfect memory. Ask things like "did we discuss this before?", "what did we decide about X?", and "find that conversation about Y" — it searches through all your past conversations instantly. Great for recalling decisions, preferences, and context from months ago. Use when: (1) user asks "did we talk about X before?", (2) "search my old conversations", (3) "find what we decided about project Y", (4) "remember what I asked last week". Triggers: "search sessions", "find earlier conversation", "recall past discussion", "what did I say about".
Обеспечивает вашему OpenClaw AI идеальную память.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Gives your OpenClaw AI a perfect memory. Ask things like "did we d… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "Privacy"
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 435 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 570 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.