AC synapse
Механизм самообучающейся памяти для агентов OpenClaw. Анализирует взаимодействия агентов, извлекает операторский интеллект, обновляет структурированные профили и со временем улучшает точность запоминания. Интегрируется с инструментами OpenClaw memory_search и memory_get. Поддерживает ежедневные циклы обучения, извлечение предпочтений, обнаружение закономерностей и консолидацию памяти между сессиями. Активируется фразами вроде "запомни это", "что ты знаешь о", "обновить память", "чему ты научился", "мои предпочтения", "искать в памяти".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-learning memory engine for OpenClaw agents. Analyzes agent intera…»
Self-learning memory engine for OpenClaw agents. Analyzes agent interactions, extracts operator intelligence, updates structured profiles, and improves recall accuracy over time. Integrates with OpenClaw memory_search and memory_get tools. Supports daily learning cycles, preference extraction, pattern detection, and cross-session memory consolidation. Triggers on phrases like "remember this", "what do you know about", "update memory", "what have you learned", "my preferences are", "search memories".
Механизм самообучающейся памяти для агентов OpenClaw.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (synapse) не совпадает с папкой (synapse-memory)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1104 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 504 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.