SKILLEMALL.ai

BF lyra-brain

Локальная память LYRA 3-Brain (рабочая/библиотечная/внешняя). Только явное указание: пользователь должен попросить записать, расширить или извлечь данные с диска. Запись производится в LYRA_CORE_ROOT/memory после --i-consent. Никаких секретов. Автоматическая публикация запрещена. Не для обычного чата. Сначала прочитайте references/SECURITY.md.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LYRA 3-Brain local memory (working/library/outer). Explicit only: user…»

LYRA 3-Brain local memory (working/library/outer). Explicit only: user must ask to log, grow, or recall on disk. Writes under LYRA_CORE_ROOT/memory after --i-consent. No secrets. No auto-publish. Not for casual chat. Read references/SECURITY.md first.

ClawHub Agent Skills автор: LYRA Agent - LYGO OS v2.1.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 904 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 22 ч назад

Локальная память LYRA 3-Brain (рабочая/библиотечная/внешняя).

Как процесс F 44/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/SECURITY.md, references/AGENT_CONTRACT.md, references/MEMORY_LAYOUT.md

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
44/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/SECURITY.md, references/AGENT_CONTRACT.md, references/MEMORY_LAYOUT.md
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: 0. 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: references/SECURITY.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/AGENT_CONTRACT.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/MEMORY_LAYOUT.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/SECURITY.md, references/AGENT_CONTRACT.md, references/MEMORY_LAYOUT.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): references/SECURITY.md, references/AGENT_CONTRACT.md, references/MEMORY_LAYOUT.md
  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 904 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 251 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill provides local persistent memory tools with explicit consent gates and disclosed disk-writing behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 июл. 2026 г.