AD cerebrun
Клиент MCP для Cerebrun — комплексная система управления личным контекстом и памятью. Извлекайте слои контекста пользователя (язык, проекты, личность, хранилище), выполняйте семантический поиск, управляйте базой знаний и взаимодействуйте с LLM Gateway. Используйте, когда: (1) Извлечение предпочтений или контекста пользователя, (2) Поиск в базе знаний пользователя, (3) Управление проектами и целями, (4) Хранение или запрос личной информации, (5) Доступ к истории разговоров через LLM Gateway.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MCP client for Cerebrun - comprehensive personal context and memory ma…»
MCP client for Cerebrun - comprehensive personal context and memory management system. Retrieve user context layers (language, projects, identity, vault), perform semantic search, manage knowledge base, and interact with LLM Gateway. Use when: (1) Retrieving user preferences or context, (2) Searching user's knowledge base, (3) Managing projects and goals, (4) Storing or querying personal information, (5) Accessing conversation history via LLM Gateway
Клиент MCP для Cerebrun — комплексная система управления личным контекстом и памятью.
Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 3. 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 36/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Шаги. Шагов: 2
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 513 токенов
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 454 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.