BF clawhub-mem-research
Специально разработан для извлечения, фильтрации и исследования новейших навыков ClawHub Skill, связанных с «памятью (Memory/Mem)», с ClawHub.ai. Этот навык может автоматически определять обновления за указанную дату, оценивать релевантность навыка функциям памяти и генерировать структурированные отчеты о технических исследованиях. Применимые сценарии: (1) отслеживание тенденций технологий памяти на ClawHub, (2) автоматическая генерация ежедневных отчетов по технологиям памяти за определенную дату, (3) углубленное исследование конкретных плагинов управления памятью.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专门用于从 ClawHub.ai 抓取、筛选并调研与“记忆（Memory/Mem）”相关的最新 OpenClaw Skill。该 Skill…»
专门用于从 ClawHub.ai 抓取、筛选并调研与“记忆（Memory/Mem）”相关的最新 OpenClaw Skill。该 Skill 能够自动识别指定日期的更新，判断 Skill 与记忆功能的相关性，并生成结构化的技术调研报告。适用场景：(1) 追踪 ClawHub 上的记忆技术趋势，(2) 自动化生成特定日期的记忆技术日报，(3) 深度调研特定的内存管理插件。
Специально разработан для извлечения, фильтрации и исследования новейших навыков ClawHub Skill, связанных с «памятью (Memory/Mem)», с ClawHub.ai. Этот навык…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: 链接
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.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: 链接
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): 链接
- 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
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 243 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 186 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.