BF memory-optimization
Комплексная оптимизация управления памятью для ИИ-агентов. Используйте, когда: (1) Агент испытывает амнезию из-за сжатия контекста, (2) Необходимо быстро восстановить контекст после перезапуска сессии, (3) Требуется структурированная система памяти с краткими сводками TL;DR, (4) Необходима автоматизированная ежедневная поддержка памяти, (5) Требуется реализовать граф знаний для управления сущностями, или (6) Создается система памяти агента с нуля. Предоставляет: систему сводок TL;DR, шаблон из трех файлов (task_plan/findings/progress), систему фиксированных тегов, автоматизацию ежедневной очистки, интеграцию HEARTBEAT, шаблон скользящей сводки, фреймворк тестирования и интеграцию графа знаний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive memory management optimization for AI agents. Use when:…»
Comprehensive memory management optimization for AI agents. Use when: (1) Agent experiences context compression amnesia, (2) Need to rebuild context quickly after session restart, (3) Want structured memory system with TL;DR summaries, (4) Need automated daily memory maintenance, (5) Want to implement knowledge graph for entity management, or (6) Building agent memory system from scratch. Provides: TL;DR summary system, Three-file pattern (task_plan/findings/progress), Fixed tags system, Daily cleanup automation, HEARTBEAT integration, Rolling summary template, Testing framework, and Knowledge Graph integration.
Комплексная оптимизация управления памятью для ИИ-агентов.
Как процесс F 40/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/implementation.md, references/templates.md, references/knowledge-graph.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 54. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/implementation.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/templates.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/knowledge-graph.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 40/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/implementation.md, references/templates.md, references/knowledge-graph.md
- 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: 2, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2104 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- -33 из 18 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 620 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.