AC evermind-ai-agent-memory
Восстановление памяти между сессиями для ИИ-агентов — ваш агент больше никогда не начнет с нуля. Всегда загружаемая идентичность и задачи, условное чтение с хеш-индексацией сокращает затраты на восстановление примерно на 70% (примерно на 55-75% в совокупности, если хост уже внедряет идентичность). Полностью локально, без зависимостей. Используйте, когда: (1) новый чат спрашивает "где мы остановились?", а у вас нет контекста (2) контекст заполняется, и вы собираетесь достичь лимита в середине задачи (3) пользователь говорит "я уже говорил тебе это" (4) вы повторно читаете одни и те же файлы идентичности/правил/задач при каждом начале сессии (5) начало сессии сжигает десятки тысяч токенов до начала реальной работы (6) вам нужно передать долгую задачу в новую сессию без потери прогресса. Китайские триггеры: новый диалог "продолжим с прошлого" / контекст почти полон / пользователь говорит "я уже говорил" / каждый раз перечитываются одни и те же правила и задачи / начало сжигает десятки тысяч токенов / передача долгой задачи.
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 中文触发:新对话"接着上次" / 上下文快满 / 用户说"我说过了" / 每轮重读同样的规则待办 / 开场烧掉几万 token / 长任务交接
Восстановление памяти между сессиями для ИИ-агентов — ваш агент больше никогда не начнет с нуля.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 740 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда 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
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3940 токенов
- 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: 12. 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 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 740 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 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: 80.