SKILLEMALL.ai

BF life-memory-logger

Регистратор жизненных воспоминаний. Помогает записывать важные детали межличностного общения (дни рождения, предпочтения, обещания), автоматически напоминает о необходимости дальнейших действий, чтобы вы стали более внимательным человеком.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生活记忆记录器。帮你记录人际交往中的重要细节(生日、喜好、承诺),自动提醒跟进,让你成为更贴心的人。…»

生活记忆记录器。帮你记录人际交往中的重要细节(生日、喜好、承诺),自动提醒跟进,让你成为更贴心的人。

ClawHub Agent Skills автор: cp3d1455926-svg v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 972 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Регистратор жизненных воспоминаний.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/extract_memory.py, scripts/search_memory.py, scripts/generate_reminder.py

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
55
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/extract_memory.py, scripts/search_memory.py, scripts/generate_reminder.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 3. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/extract_memory.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/search_memory.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/generate_reminder.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/memory-categories.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/privacy-guidelines.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/extract_memory.py, scripts/search_memory.py, scripts/generate_reminder.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): scripts/extract_memory.py, scripts/search_memory.py, scripts/generate_reminder.py
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 972 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Длина description 50: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 27 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local personal-memory skill with real privacy considerations, but its behavior is disclosed, purpose-aligned, and not malicious.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.