SKILLEMALL.ai

BF openclaw-obsidian-memory

Навык построения системы долговременной памяти OpenClaw + Obsidian Vault. Используйте, когда пользователю необходимо: (1) построить локальную систему поиска по базе знаний (2) объединить поиск памяти OpenClaw с Obsidian Vault (3) реализовать двухканальный поиск по памяти (приоритет Vault + дополнение memory) (4) настроить ежедневное/еженедельное автоматическое архивирование памяти (5) управлять заметками Obsidian Vault и двусторонними ссылками. Триггерные слова: obsidian, vault, база знаний, долговременная память, система памяти, двусторонние ссылки, управление знаниями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw + Obsidian Vault 永久记忆体系搭建技能。当用户需要:(1) 搭建本地知识库记忆系统 (2) 将 OpenC…»

OpenClaw + Obsidian Vault 永久记忆体系搭建技能。当用户需要:(1) 搭建本地知识库记忆系统 (2) 将 OpenClaw 的记忆检索与 Obsidian Vault 结合 (3) 实现双通道记忆检索(Vault 优先 + memory 补充)(4) 配置每日/每周自动记忆归档 (5) 管理 Obsidian Vault 笔记和双向链接时使用此技能。触发词:obsidian、vault、知识库、永久记忆、记忆体系、双向链接、知识管理。

ClawHub Agent Skills автор: MasterXiaoGu v1.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 171 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык построения системы долговременной памяти OpenClaw + Obsidian Vault.

Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/ai-chats/

СправочникObsidianИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
28/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/ai-chats/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/ai-chats/

Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/ai-chats/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/ai-chats/
  • 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
  • 50Шаги. Шагов: 2
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1171 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 231 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not clearly malicious, but it can make persistent changes to agent memory/configuration and set up unattended archival without enough review controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.