SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD mindgraph-rs

Высокопроизводительная система памяти на основе графа знаний для ИИ-агентов. Предоставляет 18 когнитивных инструментов для рассуждений, отслеживания решений и управления целями. Работает полностью локально — без облака, без внешнего хранилища графов. КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ: Сервер никогда не связывается с домом. Необязательные скрипты извлечения читают транскрипты сеансов и отправляют сводки вашему настроенному поставщику LLM (Gemini/Anthropic/Moonshot) — тому же поставщику, который уже использует ваш агент. Извлечение и "мечты" являются необязательными.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A high-performance, structured knowledge graph memory system for AI ag…»

A high-performance, structured knowledge graph memory system for AI agents. Provides 18 cognitive tools for reasoning, decision tracking, and goal management. Runs fully local — no cloud, no external graph store. PRIVACY: The server never calls home. The optional extraction scripts read session transcripts and send summaries to your configured LLM provider (Gemini/Anthropic/Moonshot) — same provider your agent already uses. Extraction and dreaming are opt-in.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 17 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 615 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Высокопроизводительная система памяти на основе графа знаний для ИИ-агентов.

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
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
73
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
Отчётность по ходу вес 2
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Опасные команды cmd-background-process scripts/start.sh:41
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (комментарий в коде)
    # Use nohup + setsid to fully detach from gateway process group.
    комментарий
  • низкая Опасные команды cmd-background-process scripts/start.sh:43
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup setsid "$BINARY" >> "$LOGFILE" 2>&1 &
  • низкая Опасные команды cmd-background-process scripts/start.sh:45
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    disown $!

Просканировано файлов: 17. 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")

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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 31, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1615 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -36 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 463 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.