SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC layered-memory

Система иерархического управления памятью на основе трехуровневой структуры L0/L1/L2, значительно снижающая потребление токенов. L0 экономит 99% токенов (уровень резюме), L1 — 88% (уровень обзора), L2 — полное содержимое. Поддерживает автоматическое создание иерархических файлов, интеллектуальную загрузку по требованию и предотвращение дублирования записей. Подходит для сценариев, требующих эффективного управления большими файлами памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于 L0/L1/L2 三层结构的分层记忆管理系统，大幅减少 Token 消耗。L0 节省 99% Token（摘要层），L1 节省 88%…»

基于 L0/L1/L2 三层结构的分层记忆管理系统，大幅减少 Token 消耗。L0 节省 99% Token（摘要层），L1 节省 88%（概览层），L2 为完整内容。支持自动生成分层文件、智能按需加载、防重复写入。适用于需要高效管理大型记忆文件的场景。

ClawHub Agent Skills автор: yingdadaa v1.2.0 MIT-0 19 файлов тело ≈ 103 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Система иерархического управления памятью на основе трехуровневой структуры L0/L1/L2, значительно снижающая потребление токенов.

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

ПроцедураИнфраструктуратип 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
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
73
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-cron-mention INTEGRATION.md:178
    Упоминание редактирования crontab
    crontab -e

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 103 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This memory skill appears purpose-related, but it needs review because it can persist conversation content, inject agent reminders at startup, mutate local memory files, and execute hardcoded home-directory scripts through shell commands.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.