BD jasper-recall
Локальная система RAG для памяти агента с использованием ChromaDB и встраиваний SkillBoss API Hub. Версия v0.3.0 добавляет многоагентную сеть (N агентов, совместно использующих память), плагин OpenClaw с автозапоминанием и коллекции, специфичные для агента. Команды: recall, index-digests, digest-sessions, privacy-check, sync-shared, serve, recall-mesh.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local RAG system for agent memory using ChromaDB and SkillBoss API Hub…»
Local RAG system for agent memory using ChromaDB and SkillBoss API Hub embeddings. v0.3.0 adds multi-agent mesh (N agents sharing memory), OpenClaw plugin with autoRecall, and agent-specific collections. Commands: recall, index-digests, digest-sessions, privacy-check, sync-shared, serve, recall-mesh.
Локальная система RAG для памяти агента с использованием ChromaDB и встраиваний SkillBoss API Hub.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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: 23. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 3, column 14: description: Local RAG system for agent memory using ChromaDB and SkillBoss API… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires.env"
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (jasper-recall) не совпадает с папкой (jasper-recall-2)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 42
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2903 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -38 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 301 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 40 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +4Есть примеры (25 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.