AD memory-dreaming
Фреймворк памяти Markdown + JSON с архивированием разговоров для AI-агентов. Обеспечивает постоянную долговременную память с биологически-подобным угасанием, усилением извлечения, временными цепочками фактов, консолидацией в цикле снов и независимым от канала архивированием разговоров с суммаризацией, сгенерированной ИИ. Не требует векторной базы данных, графового хранилища или внешних сервисов. Используйте, когда вам нужна: память агента, которая сохраняется между сессиями, контекст разговора между каналами/группами/темами, отслеживание жизненного цикла фактов (замена), или автоматическое обслуживание памяти через циклы снов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A Markdown + JSON memory framework with conversation archiving for AI…»
A Markdown + JSON memory framework with conversation archiving for AI agents. Provides persistent long-term memory with biologically-inspired decay, recall boosting, temporal fact chains, dream-cycle consolidation, and channel-agnostic conversation archiving with AI-generated summaries. No vector database, graph store, or external service required. Use when you need: agent memory that persists across sessions, conversation context across channels/groups/topics, fact lifecycle tracking (supersession), or automated memory maintenance via dream cycles.
Фреймворк памяти Markdown + JSON с архивированием разговоров для AI-агентов.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — 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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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: 10, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (memory-dreaming) не совпадает с папкой (openclaw-memory-dreaming)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2046 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (13 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 555 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.