SKILLEMALL.ai

BD Heartbeat Memories

Heartbeat-Memories (HBM) — полностью локальная система долговременной памяти для OpenClaw. Содержит пять банков памяти (Цели/Опыт/Эмоции/Сессия/Версия) + механизм воспоминаний по сердечному ритму. Без API-ключей, без потребления токенов, 100% локальная работа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Heartbeat-Memories (HBM) - A fully local long-term memory system for O…»

Heartbeat-Memories (HBM) - A fully local long-term memory system for OpenClaw. Features five memory banks (Goals/Experience/Emotions/Session/Version) + heartbeat recall mechanism. No API keys, no token consumption, 100% local operation.

ClawHub Agent Skills автор: JamieYang9996 v2.0.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 2 090 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Heartbeat-Memories (HBM) — полностью локальная система долговременной памяти для OpenClaw.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security README.md:211
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    ### ✅ No Privilege Escalation
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:225
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    ### ✅ No Privilege Escalation

Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Heartbeat Memories) не совпадает с папкой (heartbeat-memories)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 51
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2090 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -220 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a local memory skill, but it stores and resurfaces personal conversation, goals, habits, and emotional history by default with broad triggers and limited consent controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.