AC mneme
Поддерживает постоянную память агента между сессиями в формате простого текста Mneme (файлы .mneme) — решения, факты, предпочтения, подводные камни, цели. Используйте, когда присутствует файл .mneme, когда пользователь хочет долговременную память агента или просит запомнить решение/предпочтение/подводный камень между сессиями. Читайте через spine, вызывайте по подсказке, записывайте/заменяйте ячейки (содержимое неизменяемо, состояние изменяемо), калибруйте доверие по состоянию/просмотру и проверяйте с помощью прилагаемого инструмента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Maintain persistent cross-session agent memory in the Mneme plain-text…»
Maintain persistent cross-session agent memory in the Mneme plain-text format (.mneme files) — decisions, facts, preferences, gotchas, goals. Use when an .mneme file is present, when the user wants durable long-term agent memory, or asks to remember a decision/preference/gotcha across sessions. Read via the spine, recall by cue, write/supersede cells (content immutable, state mutable), calibrate trust by state/seen, and lint with the bundled tool.
Поддерживает постоянную память агента между сессиями в формате простого текста Mneme (файлы .mneme) — решения, факты, предпочтения, подводные камни, цели.…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 4. 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 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 17, расплывчатых формулировок: 1
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1080 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.