AC openclaw-memory-ollama
Система локального управления памятью OpenClaw — создание надежного, эффективного и бесплатного решения для долговременной памяти ИИ. Трехуровневая архитектура хранения на основе Ollama (локальные Embedding) + cognitive-brain (структурированное хранение) + Memory Files (повседневная память). Сценарии использования: (1) Пользователю нужна функция добавления памяти для ИИ-ассистента (2) Желание локально развернуть векторную базу данных (3) Необходимость решения для хранения памяти на основе PostgreSQL + Redis (4) Требуется полное руководство по развертыванию системы памяти (5) Возникла проблема с функцией памяти cognitive-brain, требующая устранения неполадок. Этот навык использует код и архитектуру навыка cognitive-brain.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw 本地化记忆管理系统 — 构建稳定、高效、零成本的 AI 长期记忆解决方案。基于 Ollama（本地 Embedding）+…»
OpenClaw 本地化记忆管理系统 — 构建稳定、高效、零成本的 AI 长期记忆解决方案。基于 Ollama（本地 Embedding）+ cognitive-brain（结构化存储）+ Memory Files（日常记忆）的三档存储架构。触发场景：(1) 用户需要为 AI 助手添加记忆功能 (2) 想要本地化部署向量数据库 (3) 需要基于 PostgreSQL + Redis 的记忆存储方案 (4) 需要完整的记忆系统部署指南 (5) 遇到 cognitive-brain 记忆功能异常需要排查。本技能引用 cognitive-brain 技能的代码和架构。
Система локального управления памятью OpenClaw — создание надежного, эффективного и бесплатного решения для долговременной памяти ИИ.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 485 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
- +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 284 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.