SKILLEMALL.ai

AD memory-hub

Протокол общей памяти между агентами. Синхронизирует общий репозиторий GitHub, содержащий USER.md (предпочтения/привычки пользователя), KNOWLEDGE.md (общие знания), RULES.md (универсальные правила агента) и TOOLS.md (общие инструменты/скрипты) между несколькими агентами. Поддерживает операции чтения, записи, синхронизации, поиска, слияния. Используйте при чтении общей памяти, записи новых предпочтений/знаний в общий репозиторий, синхронизации локального кэша с общим репозиторием, поиске в общей памяти или при первой установке/настройке. Активаторы: 读共享记忆, 写入共享记忆, 记录偏好, 同步记忆, 查共享记忆, shared memory, install memory-hub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-agent shared memory protocol. Syncs a shared GitHub repo contain…»

Multi-agent shared memory protocol. Syncs a shared GitHub repo containing USER.md (owner preferences/habits), KNOWLEDGE.md (common knowledge), RULES.md (universal agent rules), and TOOLS.md (shared tools/scripts) across multiple agents. Supports read, write, sync, search, merge operations. Use when reading shared memory, writing new preference/knowledge to shared repo, syncing local cache with shared repo, searching shared memory, or first-time install/setup. Triggers: 读共享记忆, 写入共享记忆, 记录偏好, 同步记忆, 查共享记忆, shared memory, install memory-hub.

ClawHub Agent Skills автор: Dr23334444 v1.0.0 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 629 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Протокол общей памяти между агентами.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGitHubИИ и агентытип 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
D
43/100
Процесс не доведён
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 43/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 629 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 542 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill intentionally syncs shared agent memory through a user-chosen Git repository; the privacy risks are real but disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.