B MemoryLayer
Semantic memory for AI agents. 95% token savings with vector search.
B
82/100
Общая оценка
- Безопасность 60%
- Качество 40%
- Тесты бонус
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
- Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
- Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.
Находки guard · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:18Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…9dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshk…Kbz+IoId…W0Q==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:24Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…Zif+qXa4n+oYzK…TZQ/vlgJrCoNQlg==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:48Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…SDq+2kAA…MOe/+5cdoEdg==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:83Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…FrF+LTRo…W3g==",
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenpackage-lock.json:92Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)"integrity": "sha5…A6j+hAmM…GbS+kf5c…csw==",
детектор
Просканировано файлов: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
Lint
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессная зрелость 43/100
- 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
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1154 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)
- +3Длина description 68: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.
Внешние проверки
ClawHub: suspicious
This is a real hosted memory client, but it asks agents to persist potentially sensitive memories remotely without enough privacy, trust-boundary, or endpoint-safety guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.