AC lobster-memory
Настоящий навык управления долгосрочной памятью. Автоматическое обслуживание файлов памяти, регулярное архивирование, интеллектуальные напоминания. Включает протокол Working Buffer, список Memory Maintenance, журнал автоматического обучения. Когда использовать: - Пользователь спрашивает о предыдущей работе, решениях, датах, людях, предпочтениях - Контекст превышает 60% и требует сжатия - Настройка автономного ежедневного обучения и обслуживания памяти - Создание системы долгосрочной памяти для AI-ассистента Этот навык превращает AI из stateless чат-бота в stateful ассистента с постоянной памятью.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«真正的长期记忆管理技能。自动维护记忆文件、定期归档、智能提醒。 包含 Working Buffer 协议、Memory Maintenanc…»
真正的长期记忆管理技能。自动维护记忆文件、定期归档、智能提醒。 包含 Working Buffer 协议、Memory Maintenance 清单、自动学习日志。 When to use: - User asks about prior work, decisions, dates, people, preferences - Context exceeds 60% and needs compaction - Setting up autonomous daily learning and memory maintenance - Creating long-term memory system for AI assistant This skill transforms AI from stateless chatbot to stateful assistant with persistent memory.
Настоящий навык управления долгосрочной памятью.
Как процесс C 53/100 · 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "zhName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "authors" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 824 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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.