DD Memphis Cognitive Engine
🧠 Memphis Cognitive Engine — Комплексная система памяти ИИ Превратите вашего агента OpenClaw в когнитивного партнера с помощью: - Модель A: Запись сознательных решений (вручную) - Модель B: Обнаружение решений из git (автоматически) - Модель C: Прогнозирование решений до их принятия (предиктивная) - Расширенные возможности: TUI, граф знаний, рефлексия, протокол обмена, синхронизация нескольких агентов Готовность к производству со 100% рабочими командами (17/17), без ошибок. ⚠️ ВАЖНО: Это МЕТА-ПАКЕТ (только документация). Memphis CLI необходимо установить отдельно. Быстрый старт: clawhub install memphis-cognitive
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🧠 Memphis Cognitive Engine - Complete AI Memory System Transform you…»
🧠 Memphis Cognitive Engine - Complete AI Memory System Transform your OpenClaw agent into a cognitive partner with: - Model A: Record conscious decisions (manual) - Model B: Detect decisions from git (automatic) - Model C: Predict decisions before you make them (predictive) - Advanced: TUI, Knowledge Graph, Reflection, Trade Protocol, Multi-Agent Sync Production-ready with 100% working commands (17/17), zero bugs. ⚠️ IMPORTANT: This is a META-PACKAGE (documentation only). Memphis CLI must be installed separately. Quick start: clawhub install memphis-cognitive
🧠 Memphis Cognitive Engine — Комплексная система памяти ИИ Превратите вашего агента OpenClaw в когнитивного партнера с помощью: - Модель A: Запись…
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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 · 5
-
высокая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellREADME.md:128Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
-
высокая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellSKILL.md:430Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Средние и низкие: 3
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostQUICKSTART.md:13Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/elathoxu-crypto/memphis/main/install.sh | bash
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostREADME.md:108Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/elathoxu-crypto/memphis/main/install.sh | bash
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostSKILL.md:57Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/elathoxu-crypto/memphis/main/install.sh | bash
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-long-hermesdescription 573 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "repository" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "documentation"
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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: 6, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Memphis Cognitive Engine) не совпадает с папкой (memphis-cognitive)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 83
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2682 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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
- -269 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 572 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 45 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
- +4Есть примеры (22 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.