AB memory-lancedb-setup
Настройка плагина memory-lancedb для OpenClaw для семантической векторной памяти с использованием локальной базы данных LanceDB. Используйте, когда: (1) впервые настраивается векторная память, (2) memory-lancedb выдает ошибки "module not found", (3) происходит миграция с файловой системы MEMORY.md на векторный поиск, (4) настраивается поставщик встраивания (Gemini, OpenAI-совместимый). НЕ для: общего использования memory_store/memory_recall (просто используйте инструменты напрямую).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Configure OpenClaw's memory-lancedb plugin for semantic vector memory…»
Configure OpenClaw's memory-lancedb plugin for semantic vector memory using a local LanceDB database. Use when: (1) setting up vector memory for the first time, (2) memory-lancedb fails with module not found errors, (3) migrating from flat-file MEMORY.md to vector-based recall, (4) configuring an embedding provider (Gemini, OpenAI-compatible). NOT for: general memory_store/memory_recall usage (just use the tools directly).
Настройка плагина memory-lancedb для OpenClaw для семантической векторной памяти с использованием локальной базы данных LanceDB.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Configure OpenClaw's memory-lancedb plugin for semantic vector mem… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 610 токенов
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 426 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.