SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC human-like-memory

HumanLike Memory / Human-Like Memory — это система постоянной памяти ИИ-агента для поиска, извлечения и сохранения долгосрочной памяти. Она помогает агентам хранить факты, предпочтения и решения, а также сохранять контекст между сессиями для непрерывности разговора.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«HumanLike Memory / Human-Like Memory is a persistent AI agent memory s…»

HumanLike Memory / Human-Like Memory is a persistent AI agent memory system for long-term memory search, recall, and save. It helps agents store facts, preferences, and decisions and keep context across sessions for conversation continuity.

ClawHub Agent Skills автор: HumanLikeTeam v1.0.12 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 191 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

HumanLike Memory / Human-Like Memory — это система постоянной памяти ИИ-агента для поиска, извлечения и сохранения долгосрочной памяти.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

СправочникИИ 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (human-like-memory) не совпадает с папкой (humanlike-memory)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1191 токенов

    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
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +4Есть примеры (7 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed remote long-term memory skill, with privacy risks users should manage but no artifact-backed evidence of hidden or malicious behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.