SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC memory-palace

Управление постоянной памятью. Используйте, когда: пользователь сообщает вам личную информацию/предпочтения/привычки, необходимо запомнить состояние проекта/технические решения, есть повторно используемый опыт после выполнения задачи, пользователь говорит "запомни" "не забудь" "в следующий раз учти", необходимо вспомнить предыдущее содержание диалога. Поддерживает семантический поиск и временное рассуждение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«持久化记忆管理。Use when: 用户告诉你个人信息/偏好/习惯、需要记住项目状态/技术决策、完成任务后有可复用经验、用户说"记住""别忘…»

持久化记忆管理。Use when: 用户告诉你个人信息/偏好/习惯、需要记住项目状态/技术决策、完成任务后有可复用经验、用户说"记住""别忘了""下次注意"、需要回忆之前的对话内容。支持语义搜索和时间推理。

ClawHub Agent Skills автор: 蓝宙 v1.8.5 MIT-0 53 файла тело ≈ 682 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управление постоянной памятью.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктуратип 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%
94
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 6

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 6
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:83
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…cAz+ivBu…Lvw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:168
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…IxX/wd5n…MGF+pv6g…i2Z+Wnj9/KjGz…4Eg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:202
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…BQM/qZ3R+9TEU…es4+qu1b…BFA==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:219
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha512-8mL/vh8q…uJP+ZcVY…AJW+m0Et…WzA==",
      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…NES+HiD4…TOe+/2rdn…PWn/r/aAw==",
      детектор
    • низкая Опасные команды cmd-shell-rc scripts/check-vector-deps.cjs:161
      Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (строковый литерал в коде, не выполняется)
      log('   $ echo "export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com" >> ~/.bashrc', 'blue');
      строка в коде

    Просканировано файлов: 53. 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 50/100

    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 682 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -35 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This memory skill mostly does what it says, but it needs review because it persistently stores personal data and can send raw memories to configured LLM providers without clear consent or privacy controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.