CD yotta-logs
Yuanshi — навык поиска по истории диалогов / логам памяти между агентами: поиск и анализ файлов сессий и памяти в форматах JSONL, JSON, SQLite, Markdown без зависимостей, восстановление контекста предыдущих диалогов и родительских сессий, предоставление исходных логов для отслеживания между сессиями. Триггеры: когда пользователь спрашивает о ранее обсуждавшемся контенте / родительской сессии / историческом контексте, хочет проверить ранее сделанные выводы, отследить обсуждение между сессиями, необходимо найти определенное решение в логах сессий или файлах памяти. Ограничения: только чтение собственных логов сессий / файлов памяти на локальном компьютере; не изменяет, не удаляет; только локальный поиск, без загрузки в сеть.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«元史 —— 跨智能体的历史会话 / 记忆日志检索技能：零依赖检索 / 分析 JSONL、JSON、SQLite、Markdown 多格式会话…»
元史 —— 跨智能体的历史会话 / 记忆日志检索技能：零依赖检索 / 分析 JSONL、JSON、SQLite、Markdown 多格式会话与记忆文件，回溯旧对话与父会话上下文，为跨会话追溯提供原始日志依据。触发：用户问起先前聊过的内容 / 父会话 / 历史上下文、要查以前说过的结论、跨会话回溯某次讨论、需要从会话日志或记忆文件定位某段决策时。边界：仅读取本机自己的会话日志 / 记忆文件；不修改、不删除；只查本地不联网上传。
Yuanshi — навык поиска по истории диалогов / логам памяти между агентами: поиск и анализ файлов сессий и памяти в форматах JSONL, JSON, SQLite, Markdown без…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-long-hermesdescription 214 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 706 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 214 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.