BD engram
Система постоянной памяти для ИИ-агентов. Используйте mem_save после исправлений ошибок, принятия решений, открытий, изменений конфигурации. Используйте mem_search, когда пользователь упоминает "remember"/"recordar" или при начале работы, пересекающейся с предыдущими сессиями. Используйте mem_session_summary перед завершением сессий для сохранения контекста.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Sistema de memoria persistente para agentes IA. Usa mem_save después d…»
Sistema de memoria persistente para agentes IA. Usa mem_save después de bugfixes, decisiones, descubrimientos, cambios de config. Usa mem_search cuando el usuario menciona "remember"/"recordar" o al empezar trabajo que se solapa con sesiones previas. Usa mem_session_summary antes de terminar sesiones para preservar contexto.
Система постоянной памяти для ИИ-агентов.
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
-
низкая Опасные команды
cmd-privilegeSKILL.md:125Повышение привилегий / права на запись для всех (в кавычках — упоминание, а не команда)3. **macOS/Linux**: `chmod +x engram && sudo mv engram /usr/local/bin/`
в кавычках
Просканировано файлов: 4. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6311 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (engram) не совпадает с папкой (engramclaw)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6311 токенов
- 100Шаги. Шагов: 50
- low Разделов верхнего уровня: 19. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -5В тексте остались TODO / заглушки
- -226 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 326 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 67 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Есть примеры (47 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.