SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC soul-archive

Soul Archive — система сохранения цифровой личности + память агента. Создает клон вашей цифровой души через повседневные AI-диалоги, с проактивным внедрением контекста, кросс-сессионным восстановлением, предупреждением о шаблонах сбоев и дистилляцией шаблонов. Все данные хранятся локально в виде обычного текста JSON. Шесть режимов: Извлечение души, Чат души, Отчет души, Внедрение контекста души, Восстановление памяти агента, Самосовершенствование ИИ. | 灵魂存档 ---- 通过日常 AI 对话构建数字人格克隆体 + 主动智能体记忆。支持自动 hook、对话开始时主动注入人格摘要、跨会话召回、失败模式预警、行为模式蒸馏。数据全部本地明文 JSON。六大模式：灵魂沉淀、灵魂对话、灵魂报告、上下文注入、智能体记忆召回、AI 自我改进。Ключевые слова: soul extract, soul archive, soul update, soul chat, soul report, soul context, soul recall, soul warn, self-reflect, self-improve, learn from mistakes, 灵魂沉淀, 灵魂提取, 灵魂存档, 灵魂报告, 灵魂对话, 自我反思, 自我批评, 自我学习.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Soul Archive — A digital personality persistence system + agentic memo…»

Soul Archive — A digital personality persistence system + agentic memory. Builds your digital soul clone through everyday AI conversations, with proactive context injection, cross-session recall, failure-pattern warning, and pattern distillation. All data stored locally as plaintext JSON. Six modes: Soul Extract, Soul Chat, Soul Report, Soul Context Inject, Agent Memory Recall, AI Self-Improvement. | 灵魂存档 ---- 通过日常 AI 对话构建数字人格克隆体 + 主动智能体记忆。支持自动 hook、对话开始时主动注入人格摘要、跨会话召回、失败模式预警、行为模式蒸馏。数据全部本地明文 JSON。六大模式：灵魂沉淀、灵魂对话、灵魂报告、上下文注入、智能体记忆召回、AI 自我改进。Trigger words: soul extract, soul archive, soul update, soul chat, soul report, soul context, soul recall, soul warn, self-reflect, self-improve, learn from mistakes, 灵魂沉淀, 灵魂提取, 灵魂存档, 灵魂报告, 灵魂对话, 自我反思, 自我批评, 自我学习.

ClawHub Agent Skills автор: dqsjqian v3.2.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 2 188 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Soul Archive — система сохранения цифровой личности + память агента.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob

    Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requirements"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2188 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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: 10. 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
    • -249 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -37 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 758 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is not clearly malicious, but it needs Review because it automatically builds and reuses a sensitive plaintext personality archive and can impersonate the user.
    LLM: suspicious (high) · 18 авг. 2026 г.