SKILLEMALL.ai

BC long-term-memory

Промежуточное ПО для памяти ИИ — обеспечивает постоянную долговременную память для ИИ-агентов в разных сеансах. Автоматически фиксирует ключевые факты, решения, предпочтения пользователя и контекст проекта, поддерживает семантический поиск и векторный поиск. Подходит для всех сценариев ИИ, требующих непрерывности памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI记忆中间件 - 为AI Agent提供持久化、跨会话的长期记忆能力。自动捕获关键事实、决策、用户偏好和项目上下文,支持语义搜索和向量检索…»

AI记忆中间件 - 为AI Agent提供持久化、跨会话的长期记忆能力。自动捕获关键事实、决策、用户偏好和项目上下文,支持语义搜索和向量检索。适用于需要记忆连续性的所有AI场景。

ClawHub Agent Skills автор: szwangw v1.2.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 912 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Промежуточное ПО для памяти ИИ — обеспечивает постоянную долговременную память для ИИ-агентов в разных сеансах.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 6. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "publisher"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (long-term-memory) не совпадает с папкой (memory-for-openclaw)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 912 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 89: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a local long-term memory skill with no exfiltration found, but it persistently stores and reuses potentially sensitive conversation details with limited scoping or safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.