AB datris-memory
Используйте платформу Datris в качестве слоя долгосрочной семантической памяти через сервер Datris MCP. Локальные файлы памяти markdown (MEMORY.md, memory/*.md) остаются каноническими; Datris — это индекс поиска, построенный на их основе. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает сохранение, извлечение, поглощение, синхронизацию или поиск памяти через Datris — и всякий раз, когда он задает вопрос, связанный с памятью («что я записывал о X», «найди что-нибудь, связанное с Y», «обобщи то, что я записал о Z»), даже если он явно не говорит «Datris». Активируйте при любой работе, связанной с поглощением, извлечением или синхронизацией долгосрочной памяти.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use the Datris Platform as a long-term semantic memory layer through t…»
Use the Datris Platform as a long-term semantic memory layer through the Datris MCP server. Local markdown memory files (MEMORY.md, memory/*.md) stay canonical; Datris is the retrieval index built from them. Use this skill any time the user mentions saving, recalling, ingesting, syncing, or searching memory through Datris — and any time they ask a memory-shaped question ("what did I note about X", "find anything related to Y", "summarize what I've written down about Z") even when they don't explicitly say "Datris." Trigger on any work involving long-term memory ingestion, retrieval, or sync.
Используйте платформу Datris в качестве слоя долгосрочной семантической памяти через сервер Datris MCP.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
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: 2. 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 68/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2729 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
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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 598 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (0 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.