SKILLEMALL.ai

AD agent-memory-manager

Предоставляет агенту постоянную структурированную долговременную память между сеансами. Организует память по проекту, клиенту, сделке и домену. Агент никогда не забывает, что сработало, с кем он разговаривал, какие решения были приняты или что он узнал. Используйте, когда агенту нужно запомнить контекст между сеансами, извлечь прошлые решения, обновить записи клиентов, зарегистрировать результаты сделок или создать базу знаний, которая со временем накапливается.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Gives the agent persistent, structured long-term memory across session…»

Gives the agent persistent, structured long-term memory across sessions. Organizes memory by project, client, trade, and domain. The agent never forgets what worked, who it talked to, what decisions were made, or what it learned. Use when the agent needs to remember context between sessions, retrieve past decisions, update client records, log trade outcomes, or build a knowledge base that compounds over time.

ClawHub Agent Skills автор: Wesley Armando v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 227 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Предоставляет агенту постоянную структурированную долговременную память между сеансами.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 41/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3227 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 412 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent local memory skill, but it needs review because it persistently stores sensitive client, project, and trade history with broad automatic recall and no true deletion flow.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.