BF zouroboros-memory
Производственная постоянная память для ИИ-агентов. Гибридный SQLite + векторный поиск, классы затухания, эпизодическая память, когнитивные профили и сервер MCP.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Production-grade persistent memory for AI agents. Hybrid SQLite + vect…»
Production-grade persistent memory for AI agents. Hybrid SQLite + vector search, decay classes, episodic memory, cognitive profiles, and MCP server.
Производственная постоянная память для ИИ-агентов.
Как процесс F 28/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:235Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…l1I+R1H7…G3i/cYFJ…fIw==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:269Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…XcW+/GvMN…kxZ/opySAZMrc+9LY/WyjA…InQ==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:286Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…qEP+UeRV…fdw==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:320Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…Fnw/+3lVx…cQS+Yu6w==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:422Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…UzV+AA46…P4O+ng17CA==",
детектор
Просканировано файлов: 28. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 518 токенов
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 148 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.