SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC andrew-memory

Продуктовый слой семантической памяти для ИИ-агентов с использованием LanceDB. Обеспечивает долговременную память с семантическим поиском, управлением основным идентификатором и дистилляцией разговоров. Используйте, когда: (1) Изучение новых фактов о пользователе, (2) Поиск предыдущего контекста, (3) Поддержание последовательной персоны в разных сессиях, (4) Извлечение ключевых воспоминаний из разговоров.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Product-grade semantic memory layer for AI agents using LanceDB. Provi…»

Product-grade semantic memory layer for AI agents using LanceDB. Provides long-term memory with semantic search, Core Identity management, and conversation distillation. Use when: (1) Learning new facts about the user, (2) Searching for past context, (3) Maintaining consistent persona across sessions, (4) Extracting key memories from conversations.

ClawHub Agent Skills автор: PanyuuGit v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 667 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Продуктовый слой семантической памяти для ИИ-агентов с использованием LanceDB.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

Роль и тонИИ и агентыИнфраструктуратип 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%
95
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:51
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…LRB+Iwx/uvwt…Jwj/5voteal+53jQ…wUw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:67
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…xPU+DMt6…J8w==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:131
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…S4n+SYBL…DIg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:163
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…u8g+OEVd…VlM/cyFY…Tgh/ShZZI9ed+ozEq+Ngt+rgmUs8tw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:173
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…nOa+n+n5rE…eab/duDP…2Kw==",
      детектор

    Просканировано файлов: 7. 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 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 667 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 350 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent long-term memory plugin, but it can persist user facts and send memory or conversation text to MiniMax when API mode is used.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.