SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Lingxi-MindVault 灵曦记忆系统

Автоматическое извлечение и запись воспоминаний в базу знаний Feishu. Периодически сканирует файлы сеансов OpenClaw, автоматически извлекает ценные воспоминания и записывает их в многомерные таблицы / облачные документы Feishu в качестве базы знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动记忆提炼 & 写入飞书知识库。定时扫描 OpenClaw 会话文件，自动提炼有价值的记忆，写入飞书多维表格/云文档知识库。…»

自动记忆提炼 & 写入飞书知识库。定时扫描 OpenClaw 会话文件，自动提炼有价值的记忆，写入飞书多维表格/云文档知识库。

ClawHub Agent Skills автор: Lingxi(灵曦) v1.1.15 MIT-0 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 127 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматическое извлечение и запись воспоминаний в базу знаний Feishu.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
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

  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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:122
    Чтение файла .env
    source .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:129
    Чтение файла .env
    */5 * * * * cd /path/to/lingxi-memory && source .env && bash scripts/session_watch.sh
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention SKILL.md:217
    Упоминание редактирования crontab
    # 编辑 crontab: crontab -e

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "required_env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "optional_env"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Lingxi-MindVault 灵曦记忆系统) не совпадает с папкой (lingxi-memory)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2127 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 63: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -226 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is transparent about being a Feishu memory extractor, but it needs Review because it can repeatedly read private OpenClaw chat logs and store extracted content in Feishu.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.