SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB openclaw-memory-max

SOTA Memory Suite — автоматическое запоминание, переранжирование кросс-энкодерами, глубокий поиск с несколькими переходами, причинно-следственная графовая база знаний, эпизодическая память и консолидация в цикле ночного сна.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SOTA Memory Suite — auto-recall, cross-encoder reranking, multi-hop de…»

SOTA Memory Suite — auto-recall, cross-encoder reranking, multi-hop deep search, causal knowledge graph, episodic memory, and nightly sleep-cycle consolidation.

ClawHub Agent Skills автор: stanistolberg v3.0.4 MIT-0 34 файла тело ≈ 1 331 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

SOTA Memory Suite — автоматическое запоминание, переранжирование кросс-энкодерами, глубокий поиск с несколькими переходами, причинно-следственная графовая…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
55
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:73
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…D3D+9W5q…Uan+4/7NDw…xEw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:263
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…byA+l3XtsAj+Q8tf…oOo+X6HZ…Q8A==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:311
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…bSm+x6ETixtKZBh/qbRE…8Sr/Wcyx…yGA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:359
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…UzJ+En8KcVm9Lk5+uGUQ…GXw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:391
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…595+ujv0…pwV/GONa…zQo/1O6zRIkh0m/8+5Bjr…SZw==",
    детектор

Просканировано файлов: 34. 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 67/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1331 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 160 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This memory skill is mostly purpose-aligned, but it needs review because it automatically persists and re-injects conversation-derived data with some disclosure and control gaps.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.