SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD elite-longterm-memory-local

Локальная система векторной памяти с LanceDB + Pure JS embedding. Не требует нативных модулей или внешних API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local vector memory system with LanceDB + Pure JS embedding. No native…»

Local vector memory system with LanceDB + Pure JS embedding. No native modules or external APIs required.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 16 файлов тело ≈ 1 274 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Локальная система векторной памяти с LanceDB + Pure JS embedding.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:103
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…stJ+S5jm…auj+owDo…jmi/FnUp…mEg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:119
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…yVj+xz1d1RgWKs+rLSY…Esq+xfrd…rcg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:192
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…nOa+n+n5rE…eab/duDP…2Kw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:254
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…wQp+7C4n…9JQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:260
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Ezj+TLszyASooky+i742…H1Q==",
    детектор

Просканировано файлов: 16. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "keywords"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1274 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 105: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.