SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD context-manager

［Когда использовать］Когда пользователю нужно управлять личным контекстом; когда пользователь говорит «управляй моим контекстом», «организуй важную информацию», «запиши ключевые мысли»; когда обнаруживаются такие ключевые слова, как «контекст принятия решений», «внешний мозг для памяти», «карта познания», «внутренние мысли»; создан для удовлетворения потребностей в управлении личным контекстом в эпоху ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«［何时使用］当用户需要管理个人上下文（Context）时；当用户说"管理我的上下文""整理重要信息""记录关键认知"时；当检测到"决策背景"…»

［何时使用］当用户需要管理个人上下文（Context）时；当用户说"管理我的上下文""整理重要信息""记录关键认知"时；当检测到"决策背景""记忆外脑""认知地图""内心认知"等关键词时；基于 AI 时代个人上下文管理需求，打造思维树构建师

ClawHub Agent Skills автор: lj22503 v1.1.0 MIT-0 50 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 061 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

［Когда использовать］Когда пользователю нужно управлять личным контекстом; когда пользователь говорит «управляй моим контекстом», «организуй важную…

Как процесс D 49/100 · 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 50. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "skill_type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "related_skills"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (context-manager) не совпадает с папкой (context-manager-v1)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1061 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

  • +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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (20 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The package is not clearly malicious, but it mixes a Context Manager skill with broader knowledge-workflow artifacts that can persist and modify local knowledge-base files.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.