SKILLEMALL.ai

AC copy-my-profile

Извлеките стандартизированный межплатформенный профиль пользователя из долговременной памяти любого ИИ-агента (USER.md, MEMORY.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules и т. д.), чтобы вы могли повторно использовать его в другом ИИ-инструменте без переобучения. Вывод — переносимый документ Markdown с пятью категориями: инструкции, личность, профессия, проекты, предпочтения. Работает с Claude Code, OpenClaw, Codex CLI, Cursor, Cline, Continue, Aider или любым LLM-агентом. 适用场景:生成我的画像/导出 profile/ 拷贝到其他 AI 工具/跨工具同步偏好/换 agent 不丢记忆.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract a standardized cross-tool user profile from any AI agent's lon…»

Extract a standardized cross-tool user profile from any AI agent's long-term memory (USER.md, MEMORY.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursorrules, etc.) so you can re-use it in another AI tool without retraining. Output is a portable Markdown document with five categories — instructions, identity, profession, projects, preferences. Works with Claude Code, OpenClaw, Codex CLI, Cursor, Cline, Continue, Aider, or any LLM agent. 适用场景:生成我的画像/导出 profile/ 拷贝到其他 AI 工具/跨工具同步偏好/换 agent 不丢记忆。

ClawHub Agent Skills автор: Evan Song v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 266 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 19 ч назад

Извлеките стандартизированный межплатформенный профиль пользователя из долговременной памяти любого ИИ-агента (USER.md, MEMORY.md, AGENTS.md, CLAUDE.md…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 6. 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 60/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 2
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1266 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 480 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local profile-export helper that handles sensitive memory data, but its behavior is disclosed, purpose-aligned, and not hidden or destructive.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.