SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD intelligent-memory-trigger-system

Интеллектуальная система, которая автоматически определяет, когда создавать документацию рабочего процесса, на основе сложности задачи, шаблонов повторения и намерений пользователя. Трансформируется из «пассивного ожидания инструкций» в «активное предоставление помощи».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intelligent system that automatically determines when to create workfl…»

Intelligent system that automatically determines when to create workflow documentation based on task complexity, repetition patterns, and user intent. Transforms from 'passively waiting for instructions' to 'actively providing help'.

ClawHub Agent Skills автор: daddy-Sun v1.0.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 939 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Интеллектуальная система, которая автоматически определяет, когда создавать документацию рабочего процесса, на основе сложности задачи, шаблонов повторения и…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (intelligent-memory-trigger-system) не совпадает с папкой (smart-memory-trigger-system)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 58
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1939 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 233 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 37 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This code-free memory skill is aligned with its workflow-documentation purpose, but it broadly records and reuses task history without clear consent, retention, deletion, or sensitive-data limits.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.