SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC context-memory

Управление контекстным окном и передача знаний между сессиями. Используйте, когда необходимо передать решения между этапами, сохранить знания перед сжатием. Неприменимо для повторных попыток инструмента (используйте tool-governance) или координации нескольких агентов (используйте multi-agent). См. execution-loop (границы этапов).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«上下文窗口管理与跨 session 知识传递。当需要跨阶段传递决策、压缩前抢救知识时使用。不适用于工具重试（用 tool-governanc…»

上下文窗口管理与跨 session 知识传递。当需要跨阶段传递决策、压缩前抢救知识时使用。不适用于工具重试（用 tool-governance）或多 agent 协调（用 multi-agent）。参见 execution-loop（阶段边界）。

ClawHub Agent Skills автор: _silhouette v2.4.0 MIT-0 16 файлов · 2 скрипта тело ≈ 1 645 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Управление контекстным окном и передача знаний между сессиями.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИИ 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
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (context-memory) не совпадает с папкой (eh-context-memory)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1645 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 123 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 9)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill openly saves local context notes and snapshots to help long sessions survive compaction, with no evidence of exfiltration or hidden destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.