AC agent-memory-local
Локальное извлечение памяти для рабочих пространств Agent/OpenClaw. Используйте, когда пользователь спрашивает о предыдущей работе, решениях, датах, предпочтениях, первопричинах, истории задач или задает вопросы "что изменилось", и вы хотите получить объяснимое извлечение из MEMORY.md + memory/*.md вместо удаленной платформы памяти. Лучше всего подходит для долгосрочной памяти на основе Markdown, локальных аудитов, постмортемов и непрерывности сеансов длительной работы помощника.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local-first memory retrieval for Agent/OpenClaw workspaces. Use when t…»
Local-first memory retrieval for Agent/OpenClaw workspaces. Use when the user asks about prior work, decisions, dates, preferences, root causes, todo history, or "what changed" questions and you want explainable retrieval from MEMORY.md + memory/*.md instead of a remote memory platform. Best for Markdown-based long-term memory, local audits, postmortems, and continuity across long-running assistant sessions.
Локальное извлечение памяти для рабочих пространств Agent/OpenClaw.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 15. 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 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 88
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1950 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -31 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 411 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.