SKILLEMALL.ai

AC biomorphic-memory

Память, основанная на работе мозга, для ИИ-агентов. Ваш агент запоминает, как человек — недавние события остаются яркими, старые забываются, если они не важны. Использует распространение активации по семантическому графу: когда вы упоминаете «Python», связанные концепции, такие как ваш недавний проект и тот трюк с отладкой, автоматически подсвечиваются. Больше никаких «Я уже говорил тебе это».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Brain-inspired memory for AI agents. Your agent remembers like a human…»

Brain-inspired memory for AI agents. Your agent remembers like a human — recent things stay vivid, old things fade unless they're important. Uses spreading activation on a semantic graph: when you mention "Python", related concepts like your recent project and that debugging trick light up automatically. No more "I already told you this."

ClawHub Agent Skills автор: Dario Zhang v0.1.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 584 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Память, основанная на работе мозга, для ИИ-агентов.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураGitHubРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 584 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 340 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill’s memory feature is coherent, but its installer can automatically delete a user-configurable local directory if an update fails.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.