SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC anamnesis-hub

Четырехуровневая архитектура памяти (Four-tier memory architecture for OpenClaw AI agents). Обеспечивает семантический поиск в реальном времени L0 (векторная база Ollama bge-m3 + SQLite-vec), рабочую память L1 (ежедневные заметки Markdown), долговременную память L2 (индекс MEMORY.md + архив ARCHIVE.md + структурированный граф знаний facts.db), конвейер автоматического извлечения Dreaming, трехстороннюю синхронизацию (Cloud ↔ Markdown ↔ Vector), активное извлечение Active Memory, двухэтапное извлечение auto-memory v3 (архивация ARCHIVE.md → резюме MEMORY.md), кроссплатформенную запись cross-platform-writer. Подходит для первоначальной настройки постоянной памяти, установки плагина memory-core/MemOS Cloud, создания многоуровневой системы памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«四层记忆架构 (Four-tier memory architecture for OpenClaw AI agents). 提供 L0 运…»

四层记忆架构 (Four-tier memory architecture for OpenClaw AI agents). 提供 L0 运行时语义检索 (Ollama bge-m3 + SQLite-vec 向量库)、L1 工作记忆 (每日 Markdown 日志)、L2 长期记忆 (MEMORY.md 索引 + ARCHIVE.md 档案 + facts.db 结构化知识图谱)、Dreaming 自动化提炼管线、三方同步 (Cloud ↔ Markdown ↔ Vector)、Active Memory 主动召回、auto-memory v3 两阶段提取 (ARCHIVE.md 归档 → MEMORY.md 摘要)、cross-platform-writer 跨平台写入。适用于首次配置持久化记忆、安装 memory-core/MemOS Cloud 插件、搭建多层记忆系统。

ClawHub Agent Skills автор: VictorQR vv1.13.2 MIT-0 21 файл · 2 скрипта тело ≈ 1 785 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Четырехуровневая архитектура памяти (Four-tier memory architecture for OpenClaw AI agents).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктураИИ и агентытип 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%
85
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell references/setup-guide.md:15
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
      curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
      vendor-host
    • средняя Опасные команды cmd-privilege scripts/auto-setup.sh:97
      Повышение привилегий / права на запись для всех
      run sudo curl -L -o "$INTEL_DIR/ollama" "https://github.com/intel/ollama/releases/latest/download/olla…d64"
    • средняя Опасные команды cmd-privilege scripts/auto-setup.sh:98
      Повышение привилегий / права на запись для всех
      run sudo chmod +x "$INTEL_DIR/ollama"

    Просканировано файлов: 21. 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 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1785 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -32 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 394 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This memory skill is not clearly malicious, but it needs Review because it can mine conversations, send memory content to external services, persist it long term, edit OpenClaw configuration, schedule jobs, and clean up session files.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.