SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC memory-referee

Слой гигиены памяти и арбитража для рабочих процессов агентов OpenClaw. Дедуплицирует сущности, разрешает конфликты имен, отделяет факты от целей от предположений, архивирует устаревшие записи, обеспечивает согласованность схем, обнаруживает противоречия и сохраняет происхождение. Дополняет онтологию и Proactive Agent.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Memory hygiene and adjudication layer for OpenClaw agent workflows. De…»

Memory hygiene and adjudication layer for OpenClaw agent workflows. Deduplicates entities, resolves naming conflicts, separates facts from goals from speculation, archives stale records, enforces consistent schemas, detects contradictions, and preserves provenance. Complements ontology and Proactive Agent.

ClawHub Agent Skills автор: honouralexwill v0.1.0 MIT-0 25 файлов тело ≈ 869 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Слой гигиены памяти и арбитража для рабочих процессов агентов OpenClaw.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:22
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…yi2+Iq5p…IcQ/Uiv9…umq/5nqz…9NA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:92
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…Dxv+IHJB…w3F+cPKn…6nO+f/6SDKPHEK1UN+k+TQv0Ehg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:174
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…PFn+/VWZ5…zaD+P2Ps+b+BGX5iQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:236
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…GLw+xYSd…cqA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:264
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…pm5+2ww5uIE6lkO/6jcO…bdW+kBA==",
      детектор

    Просканировано файлов: 25. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "inputs"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "outputs"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 869 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 307 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a scoped memory-record cleanup tool that processes provided JSON input and returns reports without hidden credential, network, destructive, or persistent behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.