SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD openviking-context

Контекстная база данных OpenViking для ИИ-агентов — многоуровневая загрузка контекста (L0/L1/L2), семантический поиск, управление памятью файловой системы. Используйте при настройке OpenViking, управлении памятью/ресурсами агента, выполнении семантического поиска, просмотре файловой системы контекста или сравнении потребления токенов. Активируется по: 'openviking', 'context database', 'viking memory', 'layered context', 'token saving', 'L0/L1/L2', 'viking://', 'memsearch', 'memread', 'context setup'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenViking context database for AI agents — layered context loading (L…»

OpenViking context database for AI agents — layered context loading (L0/L1/L2), semantic search, file-system memory management. Use when setting up OpenViking, managing agent memory/resources, performing semantic search, browsing context filesystem, or comparing token consumption. Triggers on: 'openviking', 'context database', 'viking memory', 'layered context', 'token saving', 'L0/L1/L2', 'viking://', 'memsearch', 'memread', 'context setup'.

ClawHub Agent Skills автор: onlyonepice v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 143 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Контекстная база данных OpenViking для ИИ-агентов — многоуровневая загрузка контекста (L0/L1/L2), семантический поиск, управление памятью файловой системы.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host scripts/install.sh:52
      Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/volcengine/OpenViking/main/crates/ov_cli/install.sh | bash
    • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:58
      Запуск фонового / автозапускаемого процесса
      nohup openviking-server > ~/.openviking/server.log 2>&1 &

    Просканировано файлов: 9. 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 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1143 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 446 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate OpenViking integration, but it deserves review because setup can run unpinned external code, store API keys locally, and persist or index user-selected content.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.