SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC session-history-retriever

Просмотр истории предыдущих сеансов и импорт в локальные диалоги. Используйте инструменты sessions_list, sessions_history и sessions_send для управления историей сеансов. Применимо для: (1) поиска прошлых диалогов, (2) обзора прогресса работы, (3) импорта исторического контекста в текущий сеанс. НЕ использовать для: управления сеансами, требующего автоматизации браузера или внешних API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查看历史会话记录并引用导入到本地对话。使用 sessions_list、sessions_history 和 sessions_send 工…»

查看历史会话记录并引用导入到本地对话。使用 sessions_list、sessions_history 和 sessions_send 工具管理会话历史。适用于：(1) 查找过往对话，(2) 回顾工作进度，(3) 导入历史上下文到当前会话。NOT for: 需要浏览器自动化或外部 API 的会话管理。

ClawHub Agent Skills автор: 中国山东肥城林水科技 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 262 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Просмотр истории предыдущих сеансов и импорт в локальные диалоги.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

    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: 4. 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 52/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (session-history-retriever) не совпадает с папкой (session-history-retriever-clean)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1262 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 152 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 38 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +4Есть примеры (18 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only skill for finding and reusing prior OpenClaw session history, but users should treat old conversations as sensitive before forwarding or exporting them.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.