SKILLEMALL.ai

BD ultra-memory

ultra-memory обеспечивает межсессионную память для AI Agent. Автоматически записывает каждое действие, восстанавливает после завершения сеанса, поддерживает поиск по ключевым словам в истории действий. 【Обязательный триггер — китайский】 Пользователь произносит любое из следующих слов: 记住、别忘了、记录一下、不要忘记、上次我们做了什么、帮我回忆、继续上次的、从上次继续、记忆、帮我记、追踪进度 【Обязательный триггер — английский】 Пользователь произносит любое из следующих слов: remember, don't forget, recall, what did we do, pick up where we left off, continue from last time, memory, keep track, track progress, log this 【Неявный триггер — A+B】 Срабатывает при одновременном выполнении следующих двух условий: (A) Сообщение содержит глаголы, указывающие на продолжительную задачу: 开发、实现、处理、完成、构建, develop, implement, create, fix; (B) Сообщение содержит названия проектов (имена собственные/имена файлов/имена систем) 【Не срабатывает】 Пользователь задает только один вопрос без продолжения; однократная консультация без шагов действия; произнесение "随便聊聊", "just chatting"; явное указание "不用记录"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«ultra-memory 给 AI Agent 提供跨会话记忆。每次操作后自动记录,会话结束后可恢复,支持按关键词检索历史操作。 【必须触发…»

ultra-memory 给 AI Agent 提供跨会话记忆。每次操作后自动记录,会话结束后可恢复,支持按关键词检索历史操作。 【必须触发-中文】用户说以下任意词:记住、别忘了、记录一下、不要忘记、上次我们做了什么、帮我回忆、继续上次的、从上次继续、记忆、帮我记、追踪进度 【必须触发-英文】用户说以下任意词:remember、don't forget、recall、what did we do、pick up where we left off、continue from last time、memory、keep track、track progress、log this 【隐式触发-A+B】同时满足以下两条时触发:(A)消息含持续性任务动词:开发、实现、处理、完成、构建、develop、implement、create、fix;(B)消息中包含项目名词(专有名词/文件名/系统名) 【不触发】用户只问一个问题无后续;单次咨询无操作步骤;说"随便聊聊"、"just chatting";明确说"不用记录"

ClawHub Agent Skills автор: NanJingya v4.3.1 MIT-0 42 файла тело ≈ 3 353 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

ultra-memory обеспечивает межсессионную память для AI Agent.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/advanced-config.md:97
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    "model": "para…-v2",
    в кавычках
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/advanced-config.md:106
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    - `para…-v2`(小,快,多语言)
    в кавычках

Просканировано файлов: 40. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 35
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3353 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -311 из 18 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 50 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
Ultra Memory is a disclosed local long-term memory skill that stores substantial agent activity, but I found no hidden exfiltration, deceptive install behavior, or destructive automation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.