AD claw-memory-manager
Управляет встроенными функциями памяти агента OpenClaw — включает/отключает/настраивает "Мечты" (автоматическая консолидация памяти Light→REM→Deep) и "Активную память" (проактивное внедрение памяти с тремя предустановленными стилями: консервативный / сбалансированный / агрессивный). Автоматически обнаруживает зеркала ConfigMap K8s, создает резервные копии *.bak.<timestamp> перед записью, поддерживает предварительный просмотр --dry-run, предустановку стиля --style для активной памяти, --half-life / --max-age / --timezone для "Мечт" и автоматически перезапускает шлюз (можно отключить через --no-restart). Триггеры: "enable dreaming", "tune memory half-life", "configure agent memory", "enable active memory", "switch memory style", "conservative/balanced/aggressive memory mode".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage OpenClaw Agent's built-in memory features — enable/disable/conf…»
Manage OpenClaw Agent's built-in memory features — enable/disable/configure Dreaming (Light→REM→Deep auto memory consolidation) and Active Memory (proactive memory injection with three style presets: conservative / balanced / aggressive). Auto-detects K8s ConfigMap mirrors, creates *.bak.<timestamp> backups before write, supports --dry-run preview, --style preset for active-memory, --half-life / --max-age / --timezone for dreaming, and triggers gateway restart automatically (opt-out via --no-restart). Triggers: "enable dreaming", "tune memory half-life", "configure agent memory", "enable active memory", "switch memory style", "conservative/balanced/aggressive memory mode".
Управляет встроенными функциями памяти агента OpenClaw — включает/отключает/настраивает "Мечты" (автоматическая консолидация памяти Light→REM→Deep) и…
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1639 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- 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
- +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
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 681 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.