AD awareness-memory
Используйте, когда пользователю нужна постоянная межсессионная память для его ИИ-агентов — «заставь Claude Code запомнить мой проект», «让 AI 记住上下文», память для Cursor/Windsurf/любого клиента MCP, или когда агент постоянно забывает контекст между сессиями. Предоставляет пошаговые инструкции по установке слоя памяти Awareness (npx @awareness.market/setup) и использованию его инструментов MCP (awareness_init, awareness_recall, awareness_record, awareness_lookup). Работает полностью локально без учетной записи.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user wants persistent cross-session memory for their AI a…»
Use when the user wants persistent cross-session memory for their AI agents — "make Claude Code remember my project", "让 AI 记住上下文", memory for Cursor/Windsurf/any MCP client, or when an agent keeps forgetting context between sessions. Gives step-by-step instructions for installing the Awareness memory layer (npx @awareness.market/setup) and using its MCP tools (awareness_init, awareness_recall, awareness_record, awareness_lookup). Works fully local-first with no account.
Используйте, когда пользователю нужна постоянная межсессионная память для его ИИ-агентов — «заставь Claude Code запомнить мой проект», «让 AI 记住上下文», память…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 2. 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 49/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 760 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
- +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
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 475 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.