SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC smart-memory-plus

Комплексная система памяти для агентов OpenClaw. Объединяет улучшенное управление памятью (протокол WAL, классификация типов, временное затухание, кэш сеанса) с сжатием контекста (сводки разговоров, автоматическая вставка). Нулевые внешние зависимости. Используйте при: управлении MEMORY.md, извлечении информации из разговоров, сжатии длинных сеансов, поиске в памяти, отслеживании состояния задачи или когда пользователь говорит «запомни это», «сжать», «что ты знаешь о X», «очистить память».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete memory system for OpenClaw agents. Combines enhanced memory m…»

Complete memory system for OpenClaw agents. Combines enhanced memory management (WAL protocol, type classification, temporal decay, session cache) with context compression (conversation digests, auto-injection). Zero external dependencies. Use when: managing MEMORY.md, extracting insights from conversations, compressing long sessions, searching memories, tracking task state, or when user says "remember this", "compact", "what do you know about X", "clean up memories".

ClawHub Agent Skills автор: zgjq v1.4.0 MIT-0 15 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 427 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Комплексная система памяти для агентов OpenClaw.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

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

Секреты в коде средняя серьёзность

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

Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Секреты в коде secret-private-key SKILL.md:53
      Приватный ключ (заголовок ключа без тела; в кавычках — упоминание, а не команда)
      - Private keys (`-----BEGIN PRIVATE KEY----- …
      только заголовокв кавычках

    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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 62
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2427 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 472 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
    • +3Все 9 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is mostly a disclosed local memory tool, but it needs review because it persists conversation-derived data and has a health-check script that can execute crafted local /tmp cache filenames.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.