CD agent-memory-tools
Ищет, хранит и управляет памятью агента в 4 источниках (хранилище фактов, векторные представления, BM25, граф знаний). Работает на 100% локально через Ollama — никаких API-ключей, никакой зависимости от облака. Используйте при поиске знаний в рабочей области, извлечении фактов из текста, обнаружении противоречий, автоматической загрузке изменений файлов или построении графов сущностей. Активируется при вызове памяти, извлечении фактов, поиске знаний, индексации рабочей области.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Searches, stores, and manages agent memory across 4 sources (fact stor…»
Searches, stores, and manages agent memory across 4 sources (fact store, vector embeddings, BM25, knowledge graph). Runs 100% local via Ollama — no API keys, no cloud dependency. Use when searching workspace knowledge, extracting facts from text, detecting contradictions, auto-ingesting file changes, or building entity graphs. Triggers on memory recall, fact extraction, knowledge search, workspace indexing.
Ищет, хранит и управляет памятью агента в 4 источниках (хранилище фактов, векторные представления, BM25, граф знаний).
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
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.
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
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 4
-
высокая Опасные команды
cmd-persistencereferences/configuration.md:25Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)<!-- ~/Library/LaunchAgents/com.memory-auto-ingest.plist -->
-
высокая Опасные команды
cmd-persistencereferences/configuration.md:55Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)schtasks /create /tn "MemoryAutoIngest" /tr "python scripts/auto_ingest.py --scan" /sc minute /mo 5
Средние и низкие: 2
-
средняя Опасные команды
cmd-pipe-to-shellsetup.sh:40Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
vendor-host -
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellsetup.sh:39Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строковый литерал в коде, не выполняется; хост вендора самого скилла)echo " → Running: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh"
строка в кодеvendor-host
Просканировано файлов: 18. 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 45/100
- 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
- 50Шаги. Шагов: 2
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1160 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
- -31 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.