SKILLEMALL.ai

AC openclaw-memory-optimizer

Автоматически оптимизирует параметры поиска памяти OpenClaw 4.2. Активируется, когда пользователь упоминает неточную память, слишком мало результатов поиска, отключенный MMR, неактивное затухание по времени, слишком высокий порог синхронизации сеанса или просит оптимизировать систему памяти OpenClaw. Также используется для периодической проверки и настройки конфигурации поиска памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动优化 OpenClaw 4.2 记忆搜索参数。当用户提到记忆不准确、搜索结果太少、MMR 关闭、时间衰减未启用、session 同步阈值…»

自动优化 OpenClaw 4.2 记忆搜索参数。当用户提到记忆不准确、搜索结果太少、MMR 关闭、时间衰减未启用、session 同步阈值过高,或者要求优化 OpenClaw 记忆系统时触发。也用于定期检查和调整 memory-search 配置。

ClawHub Agent Skills автор: NICSHLIU v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 580 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматически оптимизирует параметры поиска памяти OpenClaw 4.2. Активируется, когда пользователь упоминает неточную память, слишком мало результатов поиска…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 3. 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 50/100

  • 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
  • 75Шаги. Шагов: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 580 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 125 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This instruction-only skill is narrowly focused on tuning local OpenClaw memory settings, but users should review any persistent config changes before applying them.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.