SKILLEMALL.ai

AB memory-lifecycle

Структурированное управление памятью для решения проблем с забыванием на краю контекста, ложным сохранением, раздуванием контекста, противоречиями, галлюцинациями при извлечении информации и устареванием данных. Используйте, когда пользователь сообщает что-либо постоянное для переноса между сессиями — предпочтения, исправления, решения, факты о команде/среде или постоянные инструкции («с этого момента...», «всегда сначала X, потом Y», «никогда...»), даже без слов «запомнить»; для первоначальной настройки, очистки кэша, глубокого исследования или проектной работы, извлечения информации из прошлой сессии, отсутствующей в текущем контексте, когда MEMORY.md превышает свой лимит размера, или при командах «init memory» / «promote memory» / «compact memory» / «workspace init».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured memory management to resolve cliff-edge forgetting, false p…»

Structured memory management to resolve cliff-edge forgetting, false persistence, context blowup, contradictions, hallucinated recall, and stale accumulation. Use when the user states anything durable to carry across sessions — preferences, corrections, decisions, team/environment facts, or standing instructions ('from now on...', 'always X before Y', 'never...') even without saying 'remember'; for first-time setup, compaction flush, deep research or project work, recalling a past session missing from context, when MEMORY.md exceeds its size threshold, or on 'init memory' / 'promote memory' / 'compact memory' / 'workspace init'.

ClawHub Agent Skills автор: HanningWang v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 261 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Структурированное управление памятью для решения проблем с забыванием на краю контекста, ложным сохранением, раздуванием контекста, противоречиями…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
70
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: 6. 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 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2261 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 636 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This memory-management skill is not malicious, but it can silently save and later reuse conversation details across sessions, including implied preferences or project facts.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 18 июн. 2026 г.