SKILLEMALL.ai

AC context-management

Управляйте потреблением контекстного окна ИИ-агента, предотвращайте спирали смерти при сжатии и применяйте политики создания суб-агентов. Используйте, когда: (1) контекст заполняется, и качество работы может ухудшиться, (2) решаете, создавать ли суб-агента или работать в основной сессии, (3) готовитесь к сжатию или передаче сессии, (4) пользователь спрашивает «что съедает мой контекст?» или «сколько осталось?» , (5) после сжатия для восстановления рабочего состояния из файлов контрольных точек. НЕ используйте для: общего управления памятью/рабочим пространством (используйте memory-keeper или workspace-standard).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage AI agent context window consumption, prevent compaction death s…»

Manage AI agent context window consumption, prevent compaction death spirals, and enforce sub-agent spawn policies. Use when: (1) context is filling up and work quality may degrade, (2) deciding whether to spawn a sub-agent or work in main session, (3) preparing for compaction or session handoff, (4) user asks "what's eating my context?" or "how much runway left?", (5) after compaction to restore working state from checkpoint files. NOT for: general memory/workspace management (use memory-keeper or workspace-standard).

ClawHub Agent Skills автор: marcus-daemon v1.0.0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 3 215 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Управляйте потреблением контекстного окна ИИ-агента, предотвращайте спирали смерти при сжатии и применяйте политики создания суб-агентов.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
99/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
98
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, write, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 56
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3215 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 524 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 98.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill coherently manages agent context, but it can write local checkpoint state, delegate work to sub-agents, and guide persistent OpenClaw config changes that users should review.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: suspicious · 19 мая 2026 г.