SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC neural-memory-enhanced

Система ассоциативной памяти на основе диффузной активации, обеспечивающая интеллектуальное долговременное извлечение с помощью нейронных графов. Система ассоциативной памяти, вдохновленная биологией, использует диффузную активацию вместо поиска по ключевым словам и векторного поиска. Память организована в виде нейронных графов. Используйте, когда требуется SEO-оптимизация, анализ ключевых слов, повышение рейтинга, оптимизация поискового трафика. Не подходит для методов черного SEO. Подходит для независимых разработчиков, корпоративных команд и сценариев автоматизации рабочих процессов. Функции включают: neural, enhanced. Функции включают: memory.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«|-。基于扩散激活的联想记忆系统，通过神经图谱实现智能持久化召回。生物学启发的联想记忆系统，采用扩散激活替代关键词检索和向量搜索。记忆以神经…»

|-。基于扩散激活的联想记忆系统，通过神经图谱实现智能持久化召回。生物学启发的联想记忆系统，采用扩散激活替代关键词检索和向量搜索。记忆以神经图谱形式组织，。Use when 需要SEO优化、关键词分析、排名提升、搜索流量优化时使用。不适用于黑帽SEO手段。适用于独立开发者、企业团队和自动化工作流场景。 功能涵盖: neural, enhanced。 功能涵盖: memory。

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 530 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 13 ч назад

Система ассоциативной памяти на основе диффузной активации, обеспечивающая интеллектуальное долговременное извлечение с помощью нейронных графов.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
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. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Block scalar header includes extra characters: |-。基于扩散激活的联想记忆系统，通过神经图谱实现智能持久化召回。生物学启发的联想记忆系统，采用扩散激活替代关键词检索和向量搜索。记忆以神经图谱形式组织，。Use at line 11, column 16: description: |-。基于扩散激活的联想记忆系统，通过神经图谱实现智能持久化召回。生物学启发的联想记忆系统，采用扩散激活替代关键词检索和向量搜索。记… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 189 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2530 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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

  • +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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 189 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a local memory skill, but it directs agents to automatically persist conversation-derived facts, preferences, decisions, errors, and full dialogue text without a clear opt-in, deletion, or sensitivity-control flow.
LLM: suspicious (high) · 22 авг. 2026 г.