AC context-memory-manager
Управление памятью контекста сессии агента. Автоматически проверяет использование контекста сессии при каждом пробуждении, сохраняет полный диалог и извлекает память при превышении порога. Поддерживает ежедневный плановый обзор существующей памяти, объединение избыточных данных и предотвращение забывания. Сценарии использования: (1) Автоматический мониторинг использования контекста (2) Сохранение полного диалога и сжатие памяти при превышении порога (3) Ежедневный плановый обзор существующей памяти (4) Запрос состояния текущей сессии. Триггеры: "监控上下文"、"压缩记忆"、"复盘记忆"、"memory review"、"context monitor"、"记忆管理"、"上下文太长"、"清理记忆"、"每日复盘"、"安装 context-memory-manager".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent 上下文记忆管理。每次被唤醒时自动检查 session 上下文使用率， 超过阈值时保存完整对话并提炼记忆。支持每日定时复盘已有记忆…»
Agent 上下文记忆管理。每次被唤醒时自动检查 session 上下文使用率， 超过阈值时保存完整对话并提炼记忆。支持每日定时复盘已有记忆、 合并冗余、防止遗忘。 使用场景：(1) 自动监控上下文使用率 (2) 超阈值保存完整对话并压缩记忆 (3) 每日定时复盘已有记忆 (4) 查询当前 session 状态。 触发词："监控上下文"、"压缩记忆"、"复盘记忆"、"memory review"、"context monitor"、 "记忆管理"、"上下文太长"、"清理记忆"、"每日复盘"、"安装 context-memory-manager"。
Управление памятью контекста сессии агента.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 28
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 877 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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 276 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.