SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC layered-memory-sys

Система многоуровневой памяти v2.4.1 — интеллектуальное управление памятью с 6-уровневой архитектурой. Поддерживает многоуровневое управление TTL, режим сна (автоматическое закрепление/архивирование/забывание/слияние), поиск TF-IDF, импорт/экспорт, полнофункциональную панель управления (поиск/пакетные операции/редактирование/триггер сна), автоматическое резервное копирование, развертывание в Docker в один клик. Подходит для сценариев, когда ИИ-агенту требуется долгосрочная память, многоуровневое управление, автоматическое забывание и извлечение знаний. Триггерные фразы: «память», «многоуровневая», «сон», «импорт/экспорт», «архивирование», «резервное копирование».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«分层记忆系统 v2.4.1 — 6层架构的智能记忆管理。支持分层TTL管理、梦境模式（自动巩固/归档/遗忘/合并）、TF-IDF搜索、导入导…»

分层记忆系统 v2.4.1 — 6层架构的智能记忆管理。支持分层TTL管理、梦境模式（自动巩固/归档/遗忘/合并）、TF-IDF搜索、导入导出、全功能管理面板（搜索/批量操作/编辑/梦境触发）、自动备份、Docker一键部署。适用于AI Agent需要长期记忆、分层管理、自动遗忘和知识提取的场景。触发词：记忆、分层、梦境、导入导出、归档、备份

ClawHub Agent Skills автор: 141553 v2.4.1 MIT-0 41 файл · 1 скрипт тело ≈ 971 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Система многоуровневой памяти v2.4.1 — интеллектуальное управление памятью с 6-уровневой архитектурой. Поддерживает многоуровневое управление TTL, режим сна…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураDockerИнфраструктураИИ 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
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
91
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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 · 9

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 9
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell install.sh:30
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строковый литерал в коде, не выполняется; хост вендора самого скилла)
    echo "  curl -fsSL https://get.docker.com | sh"
    строка в кодеvendor-host
  • низкая Опасные команды cmd-background-process install.sh:125
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    systemctl enable layered-memory
  • низкая Опасные команды cmd-privilege install.sh:130
    Повышение привилегий / права на запись для всех (строковый литерал в коде, не выполняется)
    echo "    手动: sudo cp /tmp/layered-memory.service /etc/systemd/system/"
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-background-process install.sh:136
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    nohup node scripts/start-api.mjs > /tmp/layered-memory.log 2>&1 &
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:57
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-j+gKEx…ahh+s1F2HZ+wAce…RkU++ZWQr…uoQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:110
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…rvP+yUUf…4tH/iSSo…tEA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:138
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-+qIYR…PQd+PJGi…oLv+RhT3…mNQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:215
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Wwy+ghLE…vfU/YnxW…fdg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:355
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FSj+bWLt…2sH/Kn8E…h6w==",
    детектор

Просканировано файлов: 41. 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 "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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: 7, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 48
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 971 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -227 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -36 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This memory skill is purpose-aligned, but it needs Review because it can read conversation logs, persist or delete memory data, and expose unauthenticated local API/WebSocket services.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.