SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD braindb

Постоянная семантическая память для ИИ-агентов. Обеспечивает долговременную память вашего ИИ, которая сохраняется при сжатии и сбросе сеансов — точность 98%, задержка 20 мс.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Persistent, semantic memory for AI agents. Gives your AI long-term rec…»

Persistent, semantic memory for AI agents. Gives your AI long-term recall that survives compaction and session resets — 98% accuracy, 20ms latency.

ClawHub Agent Skills автор: ChairForce v0.5.2 14 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 230 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Постоянная семантическая память для ИИ-агентов.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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 · 10

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 10
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token docker-compose.yml:13
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    NEO4…ze: "${NEO4…56m}"
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token docker-compose.yml:14
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    NEO4…ze: "${NEO4…56m}"
    заглушка
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token docker-compose.yml:15
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (значение-заглушка)
    NEO4…ze: "${NEO4…28m}"
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url gateway.js:913
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    const geminiUrl = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url gateway.js:1013
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    const geminiUrl = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url gateway.js:1061
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    const geminiUrl = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url gateway.js:1291
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    const geminiUrl = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url gateway.js:1525
    Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
    const geminiUrl = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…
    заглушка
  • низкая Утечка данных read-dotenv setup.sh:39
    Чтение файла .env (комментарий в коде)
    # Source .env for port variables
    комментарий
  • низкая Утечка данных read-dotenv setup.sh:40
    Чтение файла .env
    set -a; source .env 2>/dev/null || true; set +a

Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1230 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

  • +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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
BrainDB appears to be a real memory plugin, but users should review it because some normal memory features can send private conversation and memory data to Gemini despite local-only privacy claims.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.