SKILLEMALL.ai

BC proclaw-omni-memory-ultimate-en

Когнитивное ядро автономного интеллектуального агента, интегрирующее 8-уровневую архитектуру памяти с 4-фазными автономными возможностями: Двигатель самодвижения (внутренняя мотивация/генерация целей) + Ядро самоэволюции (когнитивная оценка/обновление архитектуры) + Двигатель самообучения (генерация вопросов/построение знаний) + Система основной оси (когнитивная ось/ось ценностей/ось роста/цепь эволюции/цепь ценностей/цепь транзакций); Используется при создании интеллектуальных агентов с внутренним драйвом, проактивной эволюцией и возможностями самопреодоления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous Intelligent Agent Cognitive Core, integrating 8-layer memor…»

Autonomous Intelligent Agent Cognitive Core, integrating 8-layer memory architecture with 4-phase autonomous capabilities: Self-Driven Engine (intrinsic motivation/goal generation) + Self-Evolution Core (cognitive assessment/architecture upgrade) + Self-Learning Engine (question generation/knowledge construction) + Core Axis System (cognitive/value/growth axes/evolution chain/value chain/transaction chain); Use when building intelligent agents with intrinsic drive, proactive evolution, and self-breakthrough capabilities

ClawHub Agent Skills автор: thinkbugs v1.0.0 MIT-0 41 файл тело ≈ 3 224 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Когнитивное ядро автономного интеллектуального агента, интегрирующее 8-уровневую архитектуру памяти с 4-фазными автономными возможностями: Двигатель…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

    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: 41. 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: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Autonomous Intelligent Agent Cognitive Core, integrating 8-layer m… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "website"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "contact"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (proclaw-omni-memory-ultimate-en) не совпадает с папкой (proclaw-omni-memory-ultimate)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3224 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
    • -46 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -316 из 31 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 525 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a legitimate memory and autonomous-agent toolkit, but it broadly stores and reuses user/project information with weak consent, retention, and safety controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.