BD enhanced-memory
Улучшенная система памяти для агентов OpenClaw, которая заменяет стандартный однофайловый MEMORY.md полной архитектурой памяти: иерархическая организация каталогов по категориям, индексация тегов [категория:значение] с поиском по нескольким тегам И, автоматическое управление жизненным циклом (активный → архив, никогда не удалять) и интеллектуальный кросс-категорийный поиск, который автоматически направляет запросы в нужный модуль памяти. Предоставляет вашему агенту структурированную, доступную для поиска, долгосрочную память из коробки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«An enhanced memory system for OpenClaw agents that replaces the defaul…»
An enhanced memory system for OpenClaw agents that replaces the default single-file MEMORY.md with a complete memory architecture: hierarchical directory organization by category, [category:value] tag indexing with multi-tag AND search, automatic lifecycle management (active → archive, never delete), and intelligent cross-category retrieval that auto-routes queries to the right memory module. Gives your agent structured, searchable, long-lived memory out of the box.
Улучшенная система памяти для агентов OpenClaw, которая заменяет стандартный однофайловый MEMORY.md полной архитектурой памяти: иерархическая организация…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (enhanced-memory) не совпадает с папкой (openclaw-enhanced-memory)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1359 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 470 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.