SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC memory-setup

Включите и настройте поиск памяти Moltbot/Clawdbot для постоянного контекста. Используйте при настройке памяти, исправлении «золотой рыбки» или помощи пользователям в настройке memorySearch в их конфигурации. Охватывает MEMORY.md, ежедневные журналы и настройку векторного поиска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enable and configure Moltbot/Clawdbot memory search for persistent con…»

Enable and configure Moltbot/Clawdbot memory search for persistent context. Use when setting up memory, fixing "goldfish brain," or helping users configure memorySearch in their config. Covers MEMORY.md, daily logs, and vector search setup.

ClawHub Agent Skills автор: jrbobbyhansen-pixel v1.0.0 2 файла тело ≈ 932 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Включите и настройте поиск памяти Moltbot/Clawdbot для постоянного контекста.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыОбучениетип 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
C
74/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
56
Не улучшает ответы прогон на моделях: 78% со скиллом · 37% без скилла
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: memory-setup (ClawHub)

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: 2. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 932 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Прогон на моделях · 10 сент. 2026 г.

    Со скиллом
    78%
    +41 п.п. к базе
    Без скилла (baseline)
    37%
    триггеры: +100% / −100%

    Не улучшает ответы Pass rate 78% ниже порога 80% · 7 кейсов · $0.075

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a docs-only memory setup guide, but it recommends continuously indexing memory files and past chats with external embedding providers without enough privacy safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.