SKILLEMALL.ai

AC shared-brain

Общий постоянный слой памяти для нескольких ИИ-агентов. Используйте при первой настройке многоагентной рабочей среды, когда агент обнаруживает постоянный архитектурный факт (развертывание инфраструктуры, структура проекта, решения команды), когда факты распространяются некорректно или устаревшая информация вызывает ошибки агента, или когда вы хотите, чтобы все агенты использовали одну и ту же истину без ручного распространения файлов. Активируется по фразам вроде "shared memory", "hive mind", "agents out of sync", "propagate to all agents", "collective memory", "shared brain".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Shared persistent memory layer across multiple AI agents. Use when set…»

Shared persistent memory layer across multiple AI agents. Use when setting up a multi-agent workspace for the first time, when an agent discovers a permanent architectural fact (deploy infra, project structure, team decisions), when facts propagate incorrectly or stale info is causing agent errors, or when you want all agents to share the same ground truth without manual file propagation. Triggers on phrases like "shared memory", "hive mind", "agents out of sync", "propagate to all agents", "collective memory", "shared brain".

ClawHub Agent Skills автор: Omar Hernandez v1.0.2 MIT-0 6 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 029 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Общий постоянный слой памяти для нескольких ИИ-агентов.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 6. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1029 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 532 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is not malicious, but it broadly installs persistent shared memory that can influence every agent in a workspace, so users should review it before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.