BC changsheng-agent-memory
Кросс-сессионное восстановление памяти для ИИ-агентов — ваш агент никогда больше не будет начинать с нуля. Всегда загруженная идентичность и задачи, условное чтение с хеш-индексацией снижает стоимость восстановления примерно на 70% (примерно 55-75% совокупного, если хост уже внедряет идентичность). Полностью локально, без зависимостей. Используйте, когда: (1) Новый чат спрашивает «где мы остановились?» и у вас нет контекста (2) Контекст заполняется, и вы вот-вот достигнете лимита в середине задачи (3) Пользователь говорит «Я тебе уже это говорил» (4) Вы перечитываете одни и те же файлы идентичности/правил/задач при каждом запуске сессии (5) Запуск сессии сжигает десятки тысяч токенов до начала реальной работы (6) Вам нужно передать долгую задачу новой сессии без потери прогресса
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-session memory recovery for AI agents — your agent never cold-st…»
Cross-session memory recovery for AI agents — your agent never cold-starts again. Always-loaded identity & todos, hash-indexed conditional reads cut recovery cost ~70% (~55-75% cumulative when the host already injects identity). Pure local, zero deps. Use when: (1) A new chat asks "where did we leave off?" and you have no context (2) Context is filling up and you're about to hit the limit mid-task (3) User says "I already told you this" (4) You re-read the same identity/rules/todos files at every session start (5) Session start burns tens of thousands of tokens before real work begins (6) You need to hand a long task to a fresh session without losing progress
Кросс-сессионное восстановление памяти для ИИ-агентов — ваш агент никогда больше не будет начинать с нуля.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 669 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "description_en"
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4658 токенов
- 100Шаги. Шагов: 40
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 668 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.