SKILLEMALL.ai

AC clawng-term-memory

Сделайте вашего агента OpenClaw переносимым и постоянным. Управляйте версиями SOUL.md, MEMORY.md и всех основных файлов знаний с помощью git с автоматическим push в GitHub — так личность, память и правила работы вашего агента будут сохранены и могут быть восстановлены на любой машине путем клонирования репозитория. Используйте всякий раз, когда изменяются основные файлы знаний, чтобы зафиксировать и отправить изменения. Также используйте, когда вас просят показать историю, сравнить файл или отменить изменение. Наблюдайте, как ваш помощник развивается со временем через его историю git.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Make your OpenClaw agent portable and persistent. Version-controls SOU…»

Make your OpenClaw agent portable and persistent. Version-controls SOUL.md, MEMORY.md, and all core knowledge files using git with automatic GitHub push — so your agent's identity, memory, and operating rules are backed up and can be restored on any machine by cloning the repo. Use whenever core knowledge files are modified to commit and push changes. Also use when asked to show history, diff a file, or revert a change. Watch your assistant evolve over time through its git history.

ClawHub Agent Skills автор: davidharket v1.2.0 4 файла · 2 скрипта тело ≈ 876 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сделайте вашего агента OpenClaw переносимым и постоянным.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторGitHubРазработкаИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
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

    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: 4. 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 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 876 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

    • +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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 486 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill openly backs up agent memory to GitHub, but it gives itself broad automatic authority over sensitive agent files with limited review safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.