AC memory-checkup
Аудит и исправление корпуса памяти ИИ-агента на предмет согласованности. Использовать, когда память содержит устаревшие числа или замененные факты, когда разные файлы памяти противоречат друг другу (например, старые счетчики загрузок/лайков), когда метрика изменилась и документы должны быть синхронизированы, когда ежедневные очистки памяти имеют пробелы или остановились, когда память ссылается на несуществующие файлы, когда пользователь говорит «проверь мою память», «аудит памяти», «体检记忆» или когда ответ из памяти кажется рискованным из-за возможных расхождений фактов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit and repair an AI agent's memory corpus for consistency. Use when…»
Audit and repair an AI agent's memory corpus for consistency. Use when memory contains stale numbers or superseded facts, when different memory files contradict each other (e.g. old download/star counts), when a metric changed and documents must be synced, when daily memory flushes have gaps or stopped, when memory references files that no longer exist, when the user says "check my memory", "memory audit", "体检记忆", or when answering from memory feels risky because facts may have drifted.
Аудит и исправление корпуса памяти ИИ-агента на предмет согласованности.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 11
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 591 токенов
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 491 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.