AD memory-doctor
Поддерживайте работоспособность долговременной памяти LLM-агента — лекарство от деградации контекста. Используйте, когда существует хранилище памяти, и пользователь хочет проверить или упорядочить его («记忆体检», «整理记忆», «memory health», «memory cleanup», «dedup memory», «fix MEMORY.md index»), или всякий раз, когда память стала длинной, противоречивой или ее индекс сместился. Выполняет только для чтения отчет о состоянии и безопасные, обратимые исправления. Поддерживает формат автоматической памяти Claude Code (frontmatter + [[links]] + MEMORY.md) и формат mneme (.mneme cells). Нулевые зависимости, нулевые LLM в v0.1.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Keep an LLM agent's long-term memory healthy — the cure for context ro…»
Keep an LLM agent's long-term memory healthy — the cure for context rot. Use when a memory store exists and the user wants to check or tidy it ("记忆体检", "整理记忆", "memory health", "memory cleanup", "dedup memory", "fix MEMORY.md index"), or whenever memory has grown long, contradictory, or its index drifted. Runs a read-only health report and safe, reversible repairs. Supports the Claude Code auto-memory format (frontmatter + [[links]] + MEMORY.md) and the mneme format (.mneme cells). Zero dependencies, zero LLM in v0.1.
Поддерживайте работоспособность долговременной памяти LLM-агента — лекарство от деградации контекста.
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: 13. 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: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 705 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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 523 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.