SKILLEMALL.ai

BC infinity-context

Используйте, когда длительная сессия агента приближается к пределу контекста, когда деталь из предыдущего хода должна быть точно воспроизведена, или когда прошлые сессии должны оставаться доступными для поиска в автономном режиме. Сжимает контекст, архивирует фрагменты разговора в локальное хранилище SQLite/FTS5 с разрешениями только для владельца и ограниченным окном хранения в 30 дней, и извлекает точные детали по запросу. Предоставляет инструменты обслуживания с явным согласием, которые изменяют локальные файлы: очистку хранения, которая навсегда удаляет истекшие архивные файлы (маркер подтвержденного архива + список разрешенных имен файлов + --confirm-destructive), очистку хранения при приеме с --purge-only, переключатель INFINITY_CONTEXT_NO_ARCHIVE=1 и вспомогательный инструмент для локального редактирования, который перезаписывает файл только в пределах объявленного --allow-dir. Работает «из коробки» на DeepSeek Harness (dsh) и OpenClaw; также работает на Claude Code, Cursor, Dify, Ollama и любом хосте Agent Skills.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when a long agent session is about to hit its context limit, when…»

Use when a long agent session is about to hit its context limit, when a detail from an earlier turn must be recalled exactly, or when past sessions should stay searchable offline. Compresses context, archives conversation chunks into a local SQLite/FTS5 store with owner-only permissions and a bounded 30-day retention window, and retrieves exact details on demand. Ships explicitly opt-in maintenance tools that change local files: a retention cleanup that permanently deletes expired archive files (verified archive marker + filename allowlist + --confirm-destructive), an ingest-time retention purge with --purge-only, an INFINITY_CONTEXT_NO_ARCHIVE=1 off switch, and an in-place redaction helper that rewrites a file only inside a declared --allow-dir. Works out of the box on DeepSeek Harness (dsh) and OpenClaw; also runs on Claude Code, Cursor, Dify, Ollama and any Agent Skills host.

ClawHub Agent Skills автор: Pondsi v1.8.7 MIT-0 14 файлов тело ≈ 5 871 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда длительная сессия агента приближается к пределу контекста, когда деталь из предыдущего хода должна быть точно воспроизведена, или когда…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторGitHubИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
    Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
    allowed-tools: Bash Read Write Env

Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5871 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (infinity-context) не совпадает с папкой (infinitycontext)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5871 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 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: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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)
  • +3Длина description 891: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill stores and searches agent conversation history locally, and its sensitive behavior is clearly disclosed and bounded.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 сент. 2026 г.