SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC claude-migrate-memory-to-doc

Мигрирует личную память Claude Code (память проекта/каталог) в не зависящие от инструментов справочные документы, чтобы другие AI CLI, которые автоматически загружают AGENTS.md (в основном Codex), могли читать тот же профиль пользователя и предпочтения. Используйте, когда пользователь говорит «мигрировать мою память», «моя память привязана к Claude Code», «сделать так, чтобы Codex/Cursor читали мой профиль» или сообщает, что память раздулась контентом, который должен быть общим для разных инструментов. Также используйте для полного отказа от автоматической памяти проекта (отключите ее, переместите все в документы, архивируйте каталог).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Migrates Claude Code personal memory (the per-project memory/ director…»

Migrates Claude Code personal memory (the per-project memory/ directory) into tool-agnostic reference docs so other AI CLIs that auto-load AGENTS.md (Codex primarily) can read the same user profile and preferences. Use when the user says "migrate my memory", "my memory is locked to Claude Code", "make Codex/Cursor read my profile", or reports memory has grown bloated with content that should be shared across tools. Also use it to retire a project's auto memory entirely (turn it off, move everything into documents, archive the directory).

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
daymade/claude-code-skills Claude Code автор: daymade MIT 8 файлов · 2 скрипта тело ≈ 3 978 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 дн назад

Мигрирует личную память Claude Code (память проекта/каталог) в не зависящие от инструментов справочные документы, чтобы другие AI CLI, которые автоматически…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Сокрытие от пользователя
Если установить

Скилл просит агента что-то скрывать от вас: не показывать ошибки, не упоминать действия, отвечать иначе, чем было сделано. Вы теряете возможность контролировать, что агент реально сделал.

Автору

Прозрачность важнее гладкого ответа. Если хочется спрятать технический шум, попросите агента «кратко сообщить», а не «не сообщать».

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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

  • высокая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user references/review_and_verification.md:79
    Инструкция скрыть действия от пользователя
    This is empirical proof, captured in seconds, that beats any amount of "it should work". Do this yourself — never tell the user "you can check the log next time".

Просканировано файлов: 7. 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 61/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 27
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3978 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

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
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 543 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.