SKILLEMALL.ai

AD memory-dreaming

Автономная консолидация памяти для агентов OpenClaw — как REM-сон. Периодически собирает сигналы из ежедневных журналов, транскриптов сеансов и полученных знаний; консолидирует в MEMORY.md; синхронизирует структурированные знания с хранилищем Obsidian (или любой базой знаний markdown); отслеживает планы; удаляет устаревшие записи. Используйте, когда: (1) настраиваете периодическое обслуживание памяти, (2) вручную запускаете цикл сновидений, (3) настраиваете синхронизацию хранилища Obsidian, (4) память агента становится зашумленной/противоречивой и нуждается в консолидации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Autonomous memory consolidation for OpenClaw agents — like REM sleep.…»

Autonomous memory consolidation for OpenClaw agents — like REM sleep. Periodically gathers signal from daily logs, session transcripts, and learnings; consolidates into MEMORY.md; syncs structured knowledge to an Obsidian vault (or any markdown knowledge base); tracks plans; prunes stale entries. Use when: (1) setting up periodic memory maintenance, (2) manually triggering a dream cycle, (3) configuring Obsidian vault sync, (4) agent memory is getting noisy/contradictory and needs consolidation.

ClawHub Agent Skills автор: Deathrowsushy v1.0.0 MIT-0 13 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 970 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 8 ч назад

Автономная консолидация памяти для агентов OpenClaw — как REM-сон.

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураObsidianИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 22, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (memory-dreaming) не совпадает с папкой (memory-dreaming-safe)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 119, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2970 токенов
    • 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: 15. 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 500 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 33 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 119 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a legitimate memory-maintenance purpose, but its automatic cron instructions can read private agent history and modify persistent memory or vault files without the confirmation promised in the main documentation.
    LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.