SKILLEMALL.ai

BD correlation-memory

Плагин поиска памяти с учетом корреляции для OpenClaw — автоматически извлекает связанные контексты принятия решений при запросе к памяти. Нулевые внешние зависимости. Установите как плагин OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Correlation-aware memory search plugin for OpenClaw — automatically re…»

Correlation-aware memory search plugin for OpenClaw — automatically retrieves related decision contexts when you query memory. Zero external dependencies. Install as an OpenClaw plugin.

ClawHub Agent Skills автор: austrian_guy v2.1.0 MIT-0 17 файлов · 1 скрипт тело ≈ 779 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Плагин поиска памяти с учетом корреляции для OpenClaw — автоматически извлекает связанные контексты принятия решений при запросе к памяти.

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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
79
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

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:18
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha512-1ad+Sc/0sCt…16I+aF+Ywdi…k1d+8oE3C4ZEw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:49
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…3wH+jfWB…yfN+lFri…oov+PzfnxxD5g==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:147
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…wIN//F77/IADDSs58i+MDaO…jeo+YFg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:512
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…psA+/vCJp…GbA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:636
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…f6T/DOpi…2wA+rbww…Pnw+zSR8yxJ5Q==",
      детектор

    Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "location"

    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 (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 779 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 185 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed local memory-correlation plugin; the main risks are noisy rules and an uninstall script that edits config, not hidden malicious behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.