BC memory-layered
Создание для ИИ-агента устойчивой, доступной для поиска и забываемой шестиуровневой системы памяти. Не просто больше контекста — память разделена по плотности информации: Ур. 1 поток диалога, Ур. 2 индекс (≤200 строк), Ур. 3 тематические файлы, Ур. 4 закрепление навыков, Ур. 5 отслеживание состояния, Ур. 6 накопление опыта. Включает REM-сны (сканирование только для чтения для обнаружения закономерностей), SWS-консолидацию (запись в долговременную память), скрипты забывания (автоматическая очистка устаревших записей), стратегии элегантного снижения производительности. Подходит для агентов, которым необходимо запоминать предпочтения пользователя и состояние проекта между сеансами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为 AI agent 建立持久、可检索、可遗忘的六层记忆体系。不是堆更多 context——是把记忆按信息密度分层：L1 对话流、L2 索引…»
为 AI agent 建立持久、可检索、可遗忘的六层记忆体系。不是堆更多 context——是把记忆按信息密度分层：L1 对话流、L2 索引（≤200行）、L3 主题文件、L4 技能固化、L5 状态追踪、L6 经验累积。含 REM 做梦（只读扫描发现模式）、SWS 巩固（写入长期记忆）、遗忘脚本（自动清理过期条目）、优雅降级策略。适合需要跨 session 记住用户偏好和项目状态的 agent。
Создание для ИИ-агента устойчивой, доступной для поиска и забываемой шестиуровневой системы памяти.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
- 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-long-hermesdescription 199 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой) - предупреждение
description-no-whenни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "skillType" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 496 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 199 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.