SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB local-conversation-history

Точка входа для локальной истории разговоров ИИ в Claude Code, Codex и Kimi CLI: маршрутизирует каждый запрос к соответствующему средству чтения или навыку продолжения и ведет межплатформенный инвентарь. Используйте, когда платформа неизвестна или множественна («над чем я работал», «мы это обсуждали однажды») и для любой истории Kimi CLI. Когда платформа и действие уже ясны, загружайте соответствующий навык напрямую.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Entry point for local AI conversation history across Claude Code, Code…»

Entry point for local AI conversation history across Claude Code, Codex and Kimi CLI: routes each request to the reader or continuation skill that owns it and keeps the cross-provider inventory. Use when the platform is unknown or plural ("what was I working on", "we discussed this once") and for any Kimi CLI history. When platform and action are already clear, load that skill directly.

daymade/claude-code-skills Claude Code автор: daymade MIT 1 файл тело ≈ 2 957 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Точка входа для локальной истории разговоров ИИ в Claude Code, Codex и Kimi CLI: маршрутизирует каждый запрос к соответствующему средству чтения или навыку…

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияРазработкаИИ 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
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
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: 1. 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 77/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2957 токенов
    • 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 389 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.