AC synthetic-supermemory
Полный автоматизированный конвейер памяти для агентов OpenClaw. Записывает транскрипты сеансов в структурированные ежедневные файлы памяти, загружает их в Supermemory для семантического поиска и извлекает обогащенный контекст при запуске сеанса. Используйте, когда вам нужна постоянная память между сеансами без самоотчетов агента. Триггеры по запросам, таким как «настроить память», «запоминать сеансы», «извлечь контекст», «загрузить файлы памяти», «искать воспоминания» или любая задача, требующая долговременной памяти агента. Требует SUPERMEMORY_API_KEY и OPENAI_API_KEY (или ANTHROPIC_API_KEY).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full automated memory pipeline for OpenClaw agents. Scribe session tra…»
Full automated memory pipeline for OpenClaw agents. Scribe session transcripts into structured daily memory files, ingest them into Supermemory for semantic recall, and retrieve enriched context at session startup. Use when you want persistent memory across sessions without agent self-reporting. Triggers on requests like "set up memory", "remember sessions", "recall context", "ingest memory files", "search memories", or any task requiring long-term agent memory. Requires SUPERMEMORY_API_KEY and OPENAI_API_KEY (or ANTHROPIC_API_KEY).
Полный автоматизированный конвейер памяти для агентов OpenClaw.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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-cron-mentionSKILL.md:58Упоминание редактирования crontab (в кавычках — упоминание, а не команда)## Cron setup (add via `crontab -e`)
в кавычках
Просканировано файлов: 9. 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Шаги. Шагов: 2
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1097 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (8 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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +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 538 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.