AC sleep-consolidation
Используйте этот навык для консолидации ежедневного опыта и знаний ИИ-агента в структурированную долговременную память, имитируя человеческую консолидацию памяти во сне. Активируйте этот навык всякий раз, когда: сессия агента заканчивается и есть новые знания для сохранения, пользователь просит агента «поспать», «консолидировать память» или «обработать сегодняшние знания», рабочая память агента переполняется и нуждается в сжатии, окно контекста приближается к пределу и воспоминания нужно очистить, или вы хотите извлечь идеи из накопленных журналов взаимодействия. Навык работает в трех режимах: микро-отдых (быстрое воспроизведение для быстрых заметок в течение сессии), NREM (глубокая структурированная консолидация с двойными быстрыми/медленными треками) и REM (творческий междоменный синтез). Память хранится в виде обычных файлов Markdown в соответствии с двухуровневой архитектурой OpenClaw. Всегда используйте этот навык в конце длительных сессий агента, перед сжатием контекста и всякий раз, когда явно просят «запомнить».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill to consolidate an AI agent's daily experiences and lear…»
Use this skill to consolidate an AI agent's daily experiences and learnings into structured long-term memory, mimicking human sleep-based memory consolidation. Trigger this skill whenever: an agent session ends and there are new learnings to store, a user asks the agent to "sleep", "consolidate memory", or "process today's learnings", the agent's working memory is getting full and needs compression, the context window is approaching its limit and memories need flushing, or you want to extract insights from accumulated interaction logs. The skill runs three modes: micro-rest (waking replay for quick within-session notes), NREM (deep structured consolidation with dual fast/slow tracks), and REM (creative cross-domain synthesis). Memory is stored as plain Markdown files following OpenClaw's two-layer architecture. Always use this skill at the end of long agent sessions, before context compaction, and whenever explicitly asked to "remember".
Используйте этот навык для консолидации ежедневного опыта и знаний ИИ-агента в структурированную долговременную память, имитируя человеческую консолидацию…
Как процесс C 64/100 · 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: 7. 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 64/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1954 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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)
- +3Длина description 951: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.