BF agent-memory

Любое взаимодействие пользователя с моделью запускает этот навык; предоставляет пять основных возможностей инжиниринга контекста (выбор, сжатие, поиск, состояние, память) и поддержку уровня когнитивной модели; постоянно работает как мета-навык.

машинный переводПоказать оригинал«用户与模型间的任何交互行为都会触发此技能；提供Context Engineering五大核心能力（选择、压缩、检索、状态、记忆）及认知模型层…»

用户与模型间的任何交互行为都会触发此技能；提供Context Engineering五大核心能力（选择、压缩、检索、状态、记忆）及认知模型层支持；作为元技能强制常驻运行

ClawHub Agent Skills автор: kiwifruit13 v1.1.1 MIT-0 80 файлов тело ≈ 3 376 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Любое взаимодействие пользователя с моделью запускает этот навык; предоставляет пять основных возможностей инжиниринга контекста (выбор, сжатие, поиск…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api_reference.md, references/api_reference.md, references/api_reference.md

Процедура ИИ и агентытип 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

82/100

безопасность, качество, тесты

Безопасность 60%: 99
Качество 40%: 57
Прогон на моделях: не было

Процессный рейтинг

31/100

Не запустится

Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api_reference.md, references/api_reference.md, references/api_reference.md

Инструменты и файлы вес 18: 0
Результат и критерий готовности вес 14: 0
Входы и предусловия вес 11: 0

три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1

низкая Секреты в коде secret-password-literal references/encryption_guide.md:157

Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)
```
password = "user…123"
```

Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api_reference.md
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api_reference.md
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/api_reference.md
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/token_budget.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chains/base_chain.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chains/causal_chain.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chains/logic_chain.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chains/operation_chain.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chains/narrative_chain.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chains/time_chain.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chains/chain_buffer.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/buckets/topic_cluster.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/fusion/bucket_chain_linker.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/fusion/cross_validator.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/fusion/multi_dimension_summary.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/fusion/bucket_chain_fusion.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/triggers/coordinated_extraction_trigger.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/memory_indexer.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/monitoring_system.py
предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/tool_output_sanitizer.py
заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "always"
заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/api_reference.md, references/api_reference.md, references/api_reference.md

0Инструменты и файлы. Не хватает 20 файла(ов): references/api_reference.md, references/api_reference.md, references/api_reference.md
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
40Согласованность. Имя во frontmatter (agent-memory) не совпадает с папкой (memory-and-context-engineering)
100Шаги. Шагов: 63
100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3376 токенов
100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 84: рекомендуется 120–800 символов
+3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
-335 из 51 скриптов не упомянуты в SKILL.md
+2Инструкции на одном языке
+4Структура: 32 заголовков
+3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
+4Есть примеры (12 блоков кода)
+4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (15 из 25)
+1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious

This is a legitimate memory system, but it asks to run continuously and includes broad persistence, user profiling, credential handling, and some unsafe local/network behaviors that need review before installation.

LLM: suspicious (high) · 9 сент. 2026 г.

Тесты

— нет evals.json

— нет spec.yaml

— на моделях не проверялся

Файлы · 80

SKILL.md 22K
assets/templates/memory_schemas.json 14K
references/activation_mechanism.md 13K
references/agent_loops_advanced.md 17K
references/agent_loops_integration.md 14K
references/agent_tools_use_rules.md 9K
references/api_class_reference.md 47K
references/api_enums.md 18K
references/api_usage_notes.md 12K
references/architecture_execution_model.md 14K
references/architecture_overview.md 102K
references/best_practices.md 10K
references/chain_aware_compression_stage1.md 9K
references/chain_reasoning_guide.md 21K
references/context_compaction_rules.md 9K
references/dual_track_architecture_overview.md 37K
references/dual_track_implementation_guide.md 24K
references/dual_track_module_design.md 36K
references/encryption_guide.md 11K
references/index_sync_guide.md 17K
references/insight_design.md 11K
references/memory_types.md 19K
references/module_index.md 11K
references/privacy_guide.md 10K
references/short_term_insight_guide.md 12K
references/troubleshooting.md 8K
references/usage_guide.md 8K
requirements.txt 1K
scripts/async_writer.py 15K
scripts/batched_writer.py 9K
scripts/benchmark.py 7K
scripts/bloom_filter.py 12K
scripts/cache_consistency.py 17K
scripts/cache_layer.py 20K
scripts/causal_chain_extractor.py 19K
scripts/chain_reasoning.py 28K
scripts/cognitive_model_builder.py 31K
scripts/config.py 7K
scripts/conflict_resolver.py 18K
scripts/context_lazy_loader.py 21K
scripts/context_orchestrator.py 102K
scripts/context_reconstructor.py 47K
scripts/credential_manager.py 11K
scripts/cross_session_memory_linker.py 18K
scripts/encryption.py 22K
scripts/fallback_manager.py 20K
scripts/generate-api-docs.py 10K
scripts/heat_manager.py 7K
scripts/importance_scorer.py 19K
scripts/incremental_sync.py 14K
scripts/insight_module.py 45K
scripts/intent_safety.py 1K
scripts/intent_safety_manager.py 18K
scripts/knowledge_gap_identifier.py 22K
scripts/logging_config.py 8K
scripts/long_term.py 41K
scripts/memory_conflict.py 31K
scripts/memory_forgetting_mechanism.py 18K
scripts/memory_index.py 20K
scripts/monitoring.py 16K

Фронтматтер

always: true

dependency: {"python":["pydantic>=2.0.0","typing-extensions>=4.0.0","cryptography>=41.0.0","redis>=4.5.0","tiktoken>=0.5.0","mmh3>=3

license: GPL-3.0

author: kiwifruit

Даты

В каталоге с 26 мар. 2026 г.

Обновлён в каталоге 9 сент. 2026 г.

Впервые у нас 11 сент. 2026 г.

Последний анализ 11 сент. 2026 г., 08:46 UTC

Последний обход 8 ч назад

История оценки

Дата		Оценка	Безоп.	Кач.
11 сент. 2026 г.	B	82	99	57