AB mem-skill
Система саморазвивающейся памяти и накопления знаний для ИИ-агентов. Действует как постоянный «второй мозг», который автоматически извлекает прошлый опыт, фиксирует лучшие практики и проактивно записывает успешные решения в частную базу знаний. Используйте этот навык при начале любой задачи, открытии нового разговора или запуске любого другого навыка. Поддерживает движки памяти (по умолчанию: встроенный индекс JSON/Markdown; опционально: семантический поиск QMD). Инициализация: /mem-skill init [--mem-engine=qmd].
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-evolving memory and knowledge accumulation system for AI agents.…»
Self-evolving memory and knowledge accumulation system for AI agents. Acts as a persistent 'second brain' that automatically retrieves past experiences, captures best practices, and proactively records successful solutions to a private knowledge base. Use this skill whenever starting any task, opening a new conversation, or triggering any other skill. Supports memory engines (default: built-in JSON/Markdown index; optional: QMD semantic search). Initialize with: /mem-skill init [--mem-engine=qmd].
Система саморазвивающейся памяти и накопления знаний для ИИ-агентов.
Как процесс B 76/100 · Почти готов — трудных мест не видно
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6131 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, read, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 19
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6131 токенов
- 100Шаги. Шагов: 176
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (41 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 502 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 176 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.