AC layered-memory-manager
Многоуровневый (L1/L2) навык управления памятью для агентов OpenClaw. Используйте, когда: (1) читаете, записываете, организуете или ищете воспоминания, (2) решаете, что запомнить или забыть, (3) выполняете очистку памяти (синхронизация L1↔L2, продвижение, понижение), (4) отвечаете на вопросы о предыдущих сессиях, решениях или предпочтениях. Поддерживает явное забывание (по тегу или ключевому слову), ручное закрепление/продвижение через триггеры [[tag]] и статус memory_health. Это собственная многоуровневая система памяти агента — авторитетное руководство по тому, где хранятся воспоминания и как поддерживать их точность.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multi-tier (L1/L2) memory management skill for OpenClaw agents. Use wh…»
Multi-tier (L1/L2) memory management skill for OpenClaw agents. Use when: (1) reading, writing, organizing, or searching memories, (2) deciding what to remember or forget, (3) performing memory hygiene (L1↔L2 sync, promotion, demotion), (4) answering questions about prior sessions, decisions, or preferences. Supports explicit forget (by tag or keyword), manual pin/promote via [[tag]] triggers, and memory_health status. This is the agent's own layered memory system — the authoritative guide for where memories live and how to keep them accurate.
Многоуровневый (L1/L2) навык управления памятью для агентов OpenClaw.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
body-longтело SKILL.md ≈ 5805 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 10
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5805 токенов
- 85Шаги. Шагов: 124, расплывчатых формулировок: 2
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (45 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 549 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 52 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 124 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.