SKILLEMALL.ai

AC memory-latch 1.0.2

Обнаружение и восстановление после сбросов контекста, сбоев памяти/индекса и очистки кэша с детерминированной, сохраняющей доверие реконструкцией. Используйте при разрывах непрерывности ("ты забыл", "начни сначала", "потерян контекст", "память недоступна", "кэш очищен", "почему ты сбит с толку?") или перед необратимыми действиями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect and recover from context resets, memory/index outages, and cach…»

Detect and recover from context resets, memory/index outages, and cache clears with deterministic, trust-preserving reconstruction. Use when continuity breaks ("you forgot", "start over", "lost context", "memory unavailable", "cache cleared", "why are you confused?") or before irreversible actions.

ClawHub Agent Skills автор: OtherPowers v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 081 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Обнаружение и восстановление после сбросов контекста, сбоев памяти/индекса и очистки кэша с детерминированной, сохраняющей доверие реконструкцией.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (memory-latch 1.0.2) не совпадает с папкой (memory-latch)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 90
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2081 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

    • +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
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 299 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This instruction-only continuity-recovery skill is benign, with disclosed local persistence and no executable code or default credential/network use.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.