SKILLEMALL.ai

AC perstate

Git-ориентированный удаленный граф знаний, обеспечивающий постоянное состояние для агентов и отдельных лиц. /perstate проверяет статус, /perstate save записывает инсайты, /perstate search извлекает, /perstate fork копирует ветки, /perstate switch меняет ветки, /perstate info показывает статистику, /perstate view визуализирует, /perstate prune очищает. Триггер: пользователь говорит "persist" "remember" "recall" "memory" "save insight" или вводит /perstate. Автоматически извлекает инсайты, дедуплицирует и объединяет, выполняет многошаговые запросы, визуализирует граф.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A git-native remote knowledge graph that provides persistent state for…»

A git-native remote knowledge graph that provides persistent state for agents and individuals. /perstate checks status, /perstate save writes insights, /perstate search recalls, /perstate fork copies branches, /perstate switch changes branches, /perstate info shows stats, /perstate view visualizes, /perstate prune cleans up. Trigger: user says "persist" "remember" "recall" "memory" "save insight" or types /perstate. Auto-extracts insights, deduplicates and merges, multi-hop queries, graph visualization.

ClawHub Agent Skills автор: Florian v1.1.0 MIT-0 14 файлов · 10 скриптов тело ≈ 3 620 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Git-ориентированный удаленный граф знаний, обеспечивающий постоянное состояние для агентов и отдельных лиц.

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

ГенераторРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
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
Когда включается вес 12
50
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: 2. 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 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 22, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3620 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (21 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 508 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +3Все 10 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent git-backed memory skill, but it needs review because it can persist conversation-derived knowledge locally and remotely with broad triggers and limited consent controls.
    LLM: suspicious (high) · 20 июл. 2026 г.