SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD human-like-memory

Интеллектуальная система управления контекстом, имитирующая механизмы человеческой памяти, с поддержкой векторного поиска, интеллектуального реферирования, трехуровневого хранения (HOT/WARM/COLD) и инъекции по запросу

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«模仿人类记忆机制的智能上下文管理系统，支持向量化检索、智能摘要、三层存储（HOT/WARM/COLD）、按需注入…»

模仿人类记忆机制的智能上下文管理系统，支持向量化检索、智能摘要、三层存储（HOT/WARM/COLD）、按需注入

ClawHub Agent Skills автор: Tanghailong1221 v1.2.0 MIT-0 24 файла · 2 скрипта тело ≈ 219 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальная система управления контекстом, имитирующая механизмы человеческой памяти, с поддержкой векторного поиска, интеллектуального реферирования…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:27
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-j+gKEx…ahh+s1F2HZ+wAce…RkU++ZWQr…uoQ==",
    детектор
  • 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…rvP+yUUf…4tH/iSSo…tEA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:120
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Wwy+ghLE…vfU/YnxW…fdg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:148
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…DYr+NSUK…Itc/irNR…37y+AMujNyNtG+1Rggw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:190
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-Y/+iQ49…n6w/AVxI/2+BRrp…27c+pYjY…0rw==",
    детектор

Просканировано файлов: 24. 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 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (human-like-memory) не совпадает с папкой (human-like-memory-cn)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 219 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 56: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real local memory skill, but it can automatically store and later reuse personal conversation details with weak consent and retention boundaries.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.