SKILLEMALL.ai

FC context-memory-optimizer

Оптимизатор контекстной памяти OpenClaw v3.1 (безопасный, с проверенным исходным кодом). Предотвращает переполнение контекста, дрейф памяти и потерю токенов в длительных сессиях агента. Основан на логике, проверенной по исходному коду Claude Code и порту с открытым исходным кодом claw-code (compact.rs). Используйте, когда: память агента запутана, сеансы слишком длинные, окно контекста исчерпано или координация между агентами нестабильна. 当 agent 记忆混乱、会话过长报错、上下文窗口不够用、多 agent 协作不稳定时使用.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«v3.1 (ClawHub-safe, source-verified): OpenClaw context memory optimize…»

v3.1 (ClawHub-safe, source-verified): OpenClaw context memory optimizer. Prevents context overflow, memory drift, and token waste in long agent sessions. Based on logic verified against Claude Code source and the claw-code open-source port (compact.rs). Use when: agent memory is confused, sessions are too long, context window is exhausted, or multi-agent coordination is unstable. 当 agent 记忆混乱、会话过长报错、上下文窗口不够用、多 agent 协作不稳定时使用。

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности · низкая оценка F
ClawHub Agent Skills автор: Donnieclaw v1.0.5 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 898 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Оптимизатор контекстной памяти OpenClaw v3.1 (безопасный, с проверенным исходным кодом). Предотвращает переполнение контекста, дрейф памяти и потерю токенов в…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
F
34/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
0
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Обфускация
Если установить

В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.

Автору

Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.

Сокрытие от пользователя
Если установить

Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.

Автору

Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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 · 6

  • высокая Обфускация obf-html-comment-instruction SKILL.md:148
    Скрытая инструкция внутри HTML-комментария
    <!-- SYSTEM PROMPT EFFECT: The text block below is a copy-paste snippet for  -->
  • высокая Обфускация obf-html-comment-instruction SKILL.md:150
    Скрытая инструкция внутри HTML-комментария
    <!-- modify any system prompt programmatically.                               -->
  • высокая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user SKILL.md:263
    Инструкция скрыть действия от пользователя
    After reading, resume the task. Do not tell the user "I have restored X files."
  • высокая Обфускация obf-html-comment-instruction SKILL.md:335
    Скрытая инструкция внутри HTML-комментария
    <!-- SYSTEM PROMPT EFFECT: same as Step 2 — operator pastes this layout  -->
  • высокая Обфускация obf-html-comment-instruction SKILL.md:362
    Скрытая инструкция внутри HTML-комментария
    <!-- SYSTEM PROMPT EFFECT: operator pastes this into their agent config. -->
  • высокая Обфускация obf-html-comment-instruction SKILL.md:363
    Скрытая инструкция внутри HTML-комментария
    <!-- No programmatic system prompt modification occurs.                  -->

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "persistent_paths"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "persistent_changes"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "system_prompt_effect"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2898 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

  • +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 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 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: 85.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The available scan context suggests the skill may include guidance for avoiding static-analysis detection, but the underlying artifact was not available in the workspace for direct verification.
LLM: suspicious (low) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.