SKILLEMALL.ai

AD memclawz-connect

Подключайте любого ИИ-агента к общей шине памяти MemClawz. Предоставляет агентам шаблоны чтения перед действием и записи после завершения через простой HTTP API. Используйте, когда агенту нужна память флота, общая память, память между агентами или долговременное запоминание между сессиями. Триггеры: 'connect to memory', 'fleet memory', 'shared memory', 'memclawz', 'remember this across sessions', 'search memory'.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Connect any AI agent to the MemClawz shared memory bus. Gives agents r…»

Connect any AI agent to the MemClawz shared memory bus. Gives agents read-before-act and write-after-complete patterns via a simple HTTP API. Use when an agent needs fleet memory, shared memory, cross-agent memory, or long-term recall across sessions. Triggers on: 'connect to memory', 'fleet memory', 'shared memory', 'memclawz', 'remember this across sessions', 'search memory'.

ClawHub Agent Skills автор: Yoni v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 644 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Подключайте любого ИИ-агента к общей шине памяти MemClawz.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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 47/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 644 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 380 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill openly provides shared agent memory, but it encourages broad automatic reads and writes to a shared HTTP store without enough consent, privacy, authentication, or retention boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.