AC memory-pipeline
Система завершения памяти агента + производительности. Извлекает структурированные факты, строит графы знаний, генерирует брифинги и обеспечивает дисциплину выполнения с помощью предварительных процедур, политик инструментов, сжатия результатов и обзоров после действий. Включает получение внешних знаний (экспорты ChatGPT и т. д.) в searchable memory. Используйте при работе с управлением памятью, генерацией брифингов, консолидацией знаний, получением внешних данных, согласованностью агента или улучшением качества выполнения между сессиями.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete agent memory + performance system. Extracts structured facts,…»
Complete agent memory + performance system. Extracts structured facts, builds knowledge graphs, generates briefings, and enforces execution discipline via pre-game routines, tool policies, result compression, and after-action reviews. Includes external knowledge ingestion (ChatGPT exports, etc.) into searchable memory. Use when working on memory management, briefing generation, knowledge consolidation, external data ingestion, agent consistency, or improving execution quality across sessions.
Система завершения памяти агента + производительности.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 12. 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 62/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2148 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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 497 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.