SKILLEMALL.ai

BD cross-platform-memory-hub

Кроссплатформенная система постоянной памяти для ИИ-агентов: непрерывность сеанса, отслеживание задач, записи решений и контекст проекта между сеансами кодирования. Бесплатный тариф предоставляет шаблоны и конфигурации адаптеров. Платный тариф включает кроссплатформенную синхронизацию выполнения с проверкой clawtip.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Cross-platform persistent memory system for AI agents: session continu…»

Cross-platform persistent memory system for AI agents: session continuity, task tracking, decision records, and project context across coding sessions. Free tier provides templates and adapter configurations. Paid tier enables cross-platform synchronization execution via clawtip verification.

ClawHub Agent Skills автор: Jackskill v1.0.25 MIT-0 16 файлов тело ≈ 520 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Кроссплатформенная система постоянной памяти для ИИ-агентов: непрерывность сеанса, отслеживание задач, записи решений и контекст проекта между сеансами…

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторObsidianРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 36/100

  • 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
  • 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
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 520 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 293 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed memory-hub template with a clearly documented paid clawtip workflow, and the reviewed artifacts do not show hidden data exfiltration or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.