BC windows-local-embedding
Используйте при настройке локальных эмбеддингов / локального поиска памяти для OpenClaw в Windows. Применимо для: загрузки и подключения `nomic-embed-text-v1.5.Q8_0.gguf`, изменения `memorySearch.provider` на `local`, проверки `openclaw memory status --deep`, а также для устранения таких проблем, как "модель загружена, но не работает", "неправильный путь", "provider не local", "локальные зависимости не подключены". Особенно подходит для крабов на базе Windows, таких как Xia Bao или других версий Long Xia.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«在 Windows 上为 OpenClaw 配置本地 embedding / 本地记忆检索时使用。适用于：下载并接入 `nomic-embe…»
在 Windows 上为 OpenClaw 配置本地 embedding / 本地记忆检索时使用。适用于：下载并接入 `nomic-embed-text-v1.5.Q8_0.gguf`、把 `memorySearch.provider` 改成 `local`、检查 `openclaw memory status --deep`、以及排查"模型下了但不生效""路径写错""provider 不是 local""本地依赖没通"这类问题。对虾宝或其他 Windows 环境的龙虾尤其适用。
Используйте при настройке локальных эмбеддингов / локального поиска памяти для OpenClaw в Windows.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
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: 3. 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: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 805 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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -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 242 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.