BB openclaw-sulcus-skill
Оснастите своего агента Sulcus — термодинамической памятью с графом знаний. Полный конвейер SIU: SIVU (контроль качества) → SICU (классификатор) → SILU (извлечение сущностей) → SIRU (адаптивное извлечение). Граф знаний Apache AGE. Многосигнальное извлечение с выученными весами оценки. Распад на основе взаимодействия. Реактивные триггеры. Ограничители (выходные + инструментальные). Память в рамках сессии. Временное замещение.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Equip your agent with Sulcus — thermodynamic memory with a knowledge g…»
Equip your agent with Sulcus — thermodynamic memory with a knowledge graph. Full SIU pipeline: SIVU (quality gate) → SICU (classifier) → SILU (entity extraction) → SIRU (adaptive recall). Apache AGE knowledge graph. Multi-signal recall with learned scoring weights. Interaction-based decay. Reactive triggers. Guardrails (output + tool guard). Session-scoped memory. Temporal supersession.
Оснастите своего агента Sulcus — термодинамической памятью с графом знаний.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, стоимость исполнения, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 2. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 9197 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 9197 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 83
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 22. 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 389 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 61 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (27 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.