SKILLEMALL.ai

BD Memory Baidu Embedding DB - Semantic Memory for Clawdbot

Система семантической памяти для Clawdbot, использующая модель Embedding-V1 от Baidu для хранения и извлечения воспоминаний на основе смысла, а не ключевых слов. Разработана как безопасная, локально хранимая замена для...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A semantic memory system for Clawdbot that uses Baidu's Embedding-V1 m…»

A semantic memory system for Clawdbot that uses Baidu's Embedding-V1 model to store and retrieve memories based on meaning rather than keywords. Designed as a secure, locally-stored replacement for...

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 27 файлов · 7 скриптов тело ≈ 1 031 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Система семантической памяти для Clawdbot, использующая модель Embedding-V1 от Baidu для хранения и извлечения воспоминаний на основе смысла, а не ключевых…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
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 Опасные команды cmd-privilege SECURITY_BLACKLIST_POLICY.md:31
    Повышение привилегий / права на запись для всех (документация security-скилла)
    sudo mv /root/.nvm/versions/node/v22.22.0/lib/node_modules/clawdbot/extensions/memory-lancedb \
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SECURITY_CONFIG.md:24
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
    echo 'export BAIDU_API_STRING="${BAIDU_API_STRING}"' >> ~/.bashrc
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc SECURITY_CONFIG.md:25
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
    echo 'export BAIDU_SECRET_KEY="${BAIDU_SECRET_KEY}"' >> ~/.bashrc
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc TUTORIAL.md:56
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
    echo 'export BAIDU_API_STRING="${BAIDU_API_STRING}"' >> ~/.bashrc
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-shell-rc TUTORIAL.md:57
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile) (документация security-скилла)
    echo 'export BAIDU_SECRET_KEY="${BAIDU_SECRET_KEY}"' >> ~/.bashrc
    security-скилл

Просканировано файлов: 27. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Memory Baidu Embedding DB - Semantic Memory for Clawdbot) не совпадает с папкой (memory-baidu-embedding-db)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1031 токенов
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.