SKILLEMALL.ai

BC agent-session-state

Изоляция сеансов по каналам, протокол Write-Ahead Log (WAL) и управление рабочим буфером. Предотвращает вмешательство между сеансами, надежно фиксирует решения и факты, а также обеспечивает восстановление контекста для длительных или сложных сеансов. Разработан для работы с иерархической памятью агента и происхождением агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Per-channel session isolation, Write-Ahead Log (WAL) protocol, and wor…»

Per-channel session isolation, Write-Ahead Log (WAL) protocol, and working buffer management. Prevents cross-session interference, captures decisions and facts reliably, and provides context recovery for long or complex sessions. Designed to work with hierarchical-agent-memory and agent-provenance.

ClawHub Agent Skills автор: Rich v2.1.4 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 022 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Изоляция сеансов по каналам, протокол Write-Ahead Log (WAL) и управление рабочим буфером.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 57/100

  • 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: 6, без проверки текущего состояния
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 10
  • 85Шаги. Шагов: 37, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3022 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 299 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This memory skill is mostly transparent and purpose-aligned, but it can persist raw long-session user exchanges in a shared workspace buffer with weak scoping and retention controls.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.