AC hui-yi
Триггер для извлечения информации из холодной памяти и архивации в разделе memory/cold/. Используйте только для явных запросов о старом низкочастотном контексте, исторической преемственности, восстановлении, охлаждении, перестройке и усилении, основанном на повторении — не для случайных упоминаний слов вроде «архив» или «помнить». Не используйте для свежих ежедневных заметок, стабильных высокочастотных фактов, заметок об инструментах/настройках или непроверенных новых знаниях. Также охватывает необязательный опциональный хук (устанавливается через scripts/install_hook.py, включается в openclaw.json только с --enable), который накапливает сигналы сессии из поворотов, связанных с извлечением, в заметки memory/cold/ и tags.json.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Trigger for cold-memory recall and archive work under memory/cold/. Us…»
Trigger for cold-memory recall and archive work under memory/cold/. Use only for explicit requests about older low-frequency context, historical continuity, resurfacing, cooling, rebuild, and repetition-driven reinforcement — not for any casual mention of words like "archive" or "remember". Do not use for fresh daily notes, stable high-frequency facts, tooling/setup notes, or unvalidated new learnings. Also covers an optional opt-in hook (installed via scripts/install_hook.py, enabled in openclaw.json only with --enable) that accumulates Session signals from recall-related turns into memory/cold/ notes and tags.json.
Триггер для извлечения информации из холодной памяти и архивации в разделе memory/cold/.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — 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: 36. 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 56/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 758 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -45 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 624 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 11 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.