SKILLEMALL.ai

AD memory-fusion-lite

Memory Fusion Light — на основе основной идеи dztabel-happy/openclaw-memory-fusion: трехуровневое автоматическое извлечение/покатное дистиллирование/предотвращение рекурсии памяти cron. Функции: ① покатная 7-дневная область A′ ② скрипт инкрементального сканирования ③ тройная защита от рекурсии ④ еженедельное классифицированное управление. Применимо для пользователей, уже развернувших Dreaming, для усиления цикла памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Memory Fusion Light — 基于 dztabel-happy/openclaw-memory-fusion 核心思想:三层…»

Memory Fusion Light — 基于 dztabel-happy/openclaw-memory-fusion 核心思想:三层 cron 自动记忆提取/滚动蒸馏/防套娃。功能:①A′滚动7天区 ②增量扫描脚本 ③防套娃三保险 ④每周分类治理。适用已部署 Dreaming 的用户补强记忆闭环。

ClawHub Agent Skills автор: dxiaofeng0811-lgtm v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 991 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Memory Fusion Light — на основе основной идеи dztabel-happy/openclaw-memory-fusion: трехуровневое автоматическое извлечение/покатное…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 991 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is an automated memory-maintenance tool that openly reads OpenClaw session logs and updates local memory files, which is sensitive but aligned with its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.