SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC local-memory

Локальный инструмент векторной памяти, заменяющий встроенный инструмент памяти. Использует ChromaDB + BGE-small-zh для полностью автономного хранения и поиска семантической памяти. Сценарии использования: (1) сохранение важной информации в долговременной памяти, (2) семантический поиск по истории памяти, (3) удаление конкретной памяти. Триггерные слова: запомнить, память, recall, memory, forget.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本地向量记忆工具，替代内置 memory 工具。使用 ChromaDB + BGE-small-zh 实现完全离线的语义记忆存储和检索。使用…»

本地向量记忆工具，替代内置 memory 工具。使用 ChromaDB + BGE-small-zh 实现完全离线的语义记忆存储和检索。使用场景：(1) 存储重要信息到长期记忆，(2) 语义搜索历史记忆，(3) 删除特定记忆。触发词：记住、记忆、recall、memory、forget。

ClawHub Agent Skills автор: liangmu-git2 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 189 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Локальный инструмент векторной памяти, заменяющий встроенный инструмент памяти.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 7
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 189 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent local memory skill, but users should understand it installs online dependencies and stores chosen memory text persistently on disk.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.