BC simple-memory-skill
Система ИИ-памяти без зависимостей. Ключи API не требуются. Чистое локальное хранилище с интеллектуальным поиском. Работает... Основные возможности: - Специализированный ИИ-инструмент поддержки в области интеллектуальных агентов - Глубокая оптимизация и обновление на основе популярных открытых навыков - Удаление рискованного кода, повышение безопасности и стабильности Применимые сценарии: - Улучшение ИИ-агентов, управление памятью, автономное принятие решений - Повышение эффективности для независимых разработчиков и компаний-одиночек - Автоматизация рабочих процессов и поддержка интеллектуальных решений Отличия: глубокая оптимизация, удаление исходного рискованного кода, очистка внешних ссылок зависимостей, улучшение метаданных и ключевых слов триггеров, полная адаптация к стандартам платформы SkillHub. Ключевые слова триггера: memory, zero, system, simple-memory-skill, simple, keys, dependency, skill
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Zero-dependency AI memory system. No API keys needed. Pure local stora…»
Zero-dependency AI memory system. No API keys needed. Pure local storage with smart search. Works... 核心能力: - 智能代理领域的专业化AI辅助工具 - 基于高人气开源Skill深度优化升级 - 移除风险代码,增强安全性和稳定性 适用场景: - AI代理增强、记忆管理、自主决策 - 独立开发者与一人公司效率提升 - 自动化工作流与智能决策辅助 差异化:经过深度优化,去除原始风险代码,清理外部依赖引用,增强元数据和触发关键词,完全适配SkillHub平台规范。 触发关键词: memory, zero, system, simple-memory-skill, simple, keys, dependency, skill
Система ИИ-памяти без зависимостей.
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "tools"
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2443 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 17. 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 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 36 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (20 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.