SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF cnexus-cognitive-core

CNexus 2.0 — локальный персональный второй мозг. 6-шаговый когнитивный цикл, граф памяти, сохранение в JSON, очистка в один клик. Стандартная библиотека Python + статический пользовательский интерфейс.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«CNexus 2.0 — local personal second brain. 6-step cognitive loop, memor…»

CNexus 2.0 — local personal second brain. 6-step cognitive loop, memory graph, JSON persistence, one-click clear. Python stdlib + static UI.

ClawHub Agent Skills автор: plusunm v1.10.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 257 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 35 ч назад

CNexus 2.0 — локальный персональный второй мозг. 6-шаговый когнитивный цикл, граф памяти, сохранение в JSON, очистка в один клик. Стандартная библиотека…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникGitHubРазработкатип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 257 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 140 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed local personal-memory app guide, with privacy and data-loss caveats around stored memories and one-click clearing but no artifact-backed malicious behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 27 июн. 2026 г.