SKILLEMALL.ai

AC agent-context-system

Постоянная система локальной памяти только для ИИ-кодировщиков. Два файла, одна идея — AGENTS.md (закоммиченный, общий) + .agents.local.md (игнорируется Git, личный). Агенты читают оба файла в начале сессии, обновляют scratchpad в конце сессии и со временем продвигают стабильные паттерны. Работает с Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf. Готов к работе с субагентами. Без плагинов, без инфраструктуры, без фоновых процессов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A persistent local-only memory system for AI coding agents. Two files,…»

A persistent local-only memory system for AI coding agents. Two files, one idea — AGENTS.md (committed, shared) + .agents.local.md (gitignored, personal). Agents read both at session start, update the scratchpad at session end, and promote stable patterns over time. Works across Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf. Subagent-ready. No plugins, no infrastructure, no background processes.

ClawHub Agent Skills автор: acolombiadev v1.3.2 13 файлов · 2 скрипта тело ≈ 3 883 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Постоянная система локальной памяти только для ИИ-кодировщиков.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 11. 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 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3883 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is mostly a local agent-memory template, but its setup depends on a missing CLI and it includes workflows that can persistently change agent instructions or push an entire workspace to GitHub.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.