SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD agent-memory

Активируется при работе с "памятью" и "контекстом". Базовая инфраструктура памяти агента, полностью реализующая пять основных возможностей инжиниринга контекста: выбор (фильтрация шума + отбор по релевантности), сжатие (извлечение причинно-следственной структуры + сжатие результатов инструментов), поиск (переранжирование результатов + гарантия разнообразия), состояние (отслеживание прогресса задач + согласование целей), память (обнаружение конфликтов + межсессионная связь); слой когнитивной модели поддерживает построение когнитивных моделей, извлечение причинно-следственных цепочек, выявление пробелов в знаниях, принятие решений о времени поиска, оценку качества, проверку согласованности состояния, вывод состояния, межсессионную связь, механизм забывания; принудительно постоянно работает как мета-навык.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当智能体涉及"memory"与"Context"的操作时触发skill；智能体底层记忆基础设施，完整实现Context Engineerin…»

当智能体涉及"memory"与"Context"的操作时触发skill；智能体底层记忆基础设施，完整实现Context Engineering五大核心能力：选择（噪声过滤+相关性筛选）、压缩（因果结构提取+工具结果压缩）、检索（结果重排序+多样性保证）、状态（任务进度追踪+目标对齐）、记忆（冲突检测+跨会话关联）；认知模型层支持认知模型构建、因果链提取、知识缺口识别、检索时机决策、质量评估、状态一致性校验、状态推理、跨会话关联、遗忘机制；作为元技能强制常驻运行

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 57 файлов тело ≈ 3 977 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 19 ч назад

Активируется при работе с "памятью" и "контекстом".

Как процесс D 49/100 · 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-password-literal references/encryption_guide.md:157
    Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
    password = "user…123"

Просканировано файлов: 57. 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 "always"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-memory) не совпадает с папкой (memory-and-context-engineering)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3977 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 41 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (13 из 13)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.