AC memory-dreaming
Автономная консолидация памяти для агентов OpenClaw — как REM-сон. Периодически собирает сигналы из ежедневных журналов, транскриптов сеансов и полученных знаний; консолидирует в MEMORY.md; синхронизирует структурированные знания с хранилищем Obsidian (или любой базой знаний markdown); отслеживает планы; удаляет устаревшие записи. Используйте, когда: (1) настраиваете периодическое обслуживание памяти, (2) вручную запускаете цикл сновидений, (3) настраиваете синхронизацию хранилища Obsidian, (4) память агента становится зашумленной/противоречивой и нуждается в консолидации.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous memory consolidation for OpenClaw agents — like REM sleep.…»
Autonomous memory consolidation for OpenClaw agents — like REM sleep. Periodically gathers signal from daily logs, session transcripts, and learnings; consolidates into MEMORY.md; syncs structured knowledge to an Obsidian vault (or any markdown knowledge base); tracks plans; prunes stale entries. Use when: (1) setting up periodic memory maintenance, (2) manually triggering a dream cycle, (3) configuring Obsidian vault sync, (4) agent memory is getting noisy/contradictory and needs consolidation.
Автономная консолидация памяти для агентов OpenClaw — как REM-сон.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 11. 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 51/100
- 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: 15, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1098 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
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 500 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.