SKILLEMALL.ai

AC memory-auto-update

Память с автообновлением — интеллектуально распознает важный контент и автоматически обновляет память, чтобы вы больше ничего не забыли. Сценарии активации: - обновить память, сохранить это, запомнить это, не забыть - ты забыл, как ты можешь не помнить - на сегодня всё, подвести итоги дня - режим обновления, частота обновления, текущие настройки Поддерживает 3 режима: активный, пассивный, интеллектуальный гибридный. Поддерживает 5 частот: в реальном времени, 30 минут, 1 час, вручную, конец диалога.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«记忆自动更新 - 智能识别重要内容,自动更新记忆,再也不用担心忘记了。 触发场景(中文): - 更新记忆、保存一下、记录今天的对话 - 这…»

记忆自动更新 - 智能识别重要内容,自动更新记忆,再也不用担心忘记了。 触发场景(中文): - 更新记忆、保存一下、记录今天的对话 - 这个很重要、你记住、记下来、别忘了 - 你忘了吗、你怎么不记得、你记性太差了 - 今天就这样、先到这里、结束了、总结一下今天 - 设置更新模式、设置更新频率、当前设置是什么 - 保存到记忆、写记忆、记录一下 触发场景(English): - update memory, save this, remember this, don't forget - did you forget, how can you not remember - that's all for today, summarize today - update mode, update frequency, current settings 支持3种模式:主动模式、被动模式、智能混合模式 支持5种频率:实时、30分钟、1小时、手动、对话结束

ClawHub Agent Skills автор: zhuqingsonga v1.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 027 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Память с автообновлением — интеллектуально распознает важный контент и автоматически обновляет память, чтобы вы больше ничего не забыли.

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

ПроцедураИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 11. 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: 44
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1027 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 429 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This memory skill is not clearly malicious, but it can persist conversation content through broad everyday phrases and does not clearly bound consent, retention, or file-write scope.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.