SKILLEMALL.ai

AF sql-memory

Слой семантической памяти для агентов OpenClaw. Используйте, когда: (1) необходимо сохранить воспоминания агентов с оценкой важности, (2) требуется иерархическое обобщение воспоминаний (ежедневно → еженедельно → ежемесячно → ежегодно), (3) нужно поставить задачи в очередь для агентов, (4) требуется вести журнал активности и аудита, (5) необходимо управлять базами знаний с помощью семантического поиска. Предоставляет API для запоминания/извлечения/поиска/постановки в очередь задач/логирования событий. Построено на sql-connector для надежного выполнения параметризованных SQL-запросов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Semantic memory layer for OpenClaw agents. Use when: (1) persisting ag…»

Semantic memory layer for OpenClaw agents. Use when: (1) persisting agent memories with importance scoring, (2) hierarchical memory rollups (daily→weekly→monthly→yearly), (3) queuing tasks for agents, (4) logging activity and audit trails, (5) managing knowledge bases with semantic search. Provides remember/recall/search/queue_task/log_event APIs. Built on sql-connector for reliable parameterized SQL execution.

ClawHub Agent Skills автор: Oblio v2.2.0 MIT-0 15 файлов тело ≈ 1 002 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Слой семантической памяти для агентов OpenClaw.

Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sql_memory.py

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
40/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sql_memory.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 Утечка данных read-dotenv knowledge-base/INFRASTRUCTURE.md:361
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    cp .env.example .env
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention knowledge-base/INFRASTRUCTURE.md:368
    Упоминание редактирования crontab (документация security-скилла)
    crontab -e  # Add cron jobs
    security-скилл

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/sql_memory.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sql_memory.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/sql_memory.py
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1002 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 414 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real SQL-backed memory skill, but it exposes broad database mutation and long-term storage behaviors that need careful review before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.