SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC lethe-memory

Используйте постоянную память Lethe для начальной ориентации, извлечения информации, ведения журналов, флагов и сжатия сеансов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use Lethe persistent memory for startup orientation, recall, logging,…»

Use Lethe persistent memory for startup orientation, recall, logging, flags, and session compaction.

ClawHub Agent Skills автор: MentholMike v0.1.9 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 070 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте постоянную память Lethe для начальной ориентации, извлечения информации, ведения журналов, флагов и сжатия сеансов.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

СправочникИнфраструктуратип 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
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
75
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

    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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:29
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s "http://loca…483/api/sessions/${SESSION_KEY}/summary"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:55
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s "http://loca…483/api/sessions/${SESSION_KEY}/events?limit=20"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:105
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST "http://loca…483/api/sessions/${SESSION_KEY}/compact"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:121
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s "http://loca…483/api/sessions/${SESSION_KEY}/summary"
    • средняя Утечка данных net-credential-use SKILL.md:124
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -s -X POST "http://loca…483/api/sessions/${SESSION_KEY}/compact"

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (lethe-memory) не совпадает с папкой (lethe)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1070 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 100: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local persistent-memory helper that stores and recalls selected work context, with privacy precautions users should understand.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 июн. 2026 г.