AC agent-memory-hierarchy
Структурируйте память агента OpenClaw как компьютер — используя иерархию кэша (горячий/теплый/холодный), хранилище фактов YAML для прямого доступа к данным, индекс поиска для извлечения O(1) и текстовые файлы только для повествовательного и поведенческого контекста. Используйте при запросе на реструктуризацию памяти агента, сокращение использования токенов в окне контекста, ускорение извлечения из памяти, миграцию с текстовой памяти на структурированную или разработку новой системы памяти агента с нуля.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structure an OpenClaw agent's memory like a computer — using a cache h…»
Structure an OpenClaw agent's memory like a computer — using a cache hierarchy (hot/warm/cold), a YAML fact store for directly addressable data, a lookup index for O(1) retrieval, and prose files only for narrative and behavioral context. Use when asked to restructure agent memory, reduce context window token usage, improve memory retrieval speed, migrate from prose-only memory to structured memory, or design a new agent memory system from scratch.
Структурируйте память агента OpenClaw как компьютер — используя иерархию кэша (горячий/теплый/холодный), хранилище фактов YAML для прямого доступа к данным…
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 4. 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 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 85Шаги. Шагов: 42, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1396 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 452 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.