SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC memory-distill

Система дистилляции памяти диалога. Извлекает ключевую информацию из диалога, сжимает длинные диалоги в краткие резюме, автоматически классифицирует и сохраняет в структурированные файлы, поддерживает регулярную очистку устаревшего контента. Поддерживает автоматическое выполнение по расписанию Cron и интеграцию с HEARTBEAT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«对话记忆蒸馏系统。从对话中提取关键信息、压缩长对话为精简摘要、自动分类存储到结构化文件、支持定期清理过期内容。支持 Cron 定时自动执行和…»

对话记忆蒸馏系统。从对话中提取关键信息、压缩长对话为精简摘要、自动分类存储到结构化文件、支持定期清理过期内容。支持 Cron 定时自动执行和 HEARTBEAT 心跳集成。触发词：蒸馏记忆、整理对话、压缩上下文、记忆压缩、清理对话、记忆整理、上下文压缩、定时蒸馏。

ClawHub Agent Skills автор: systiger v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 582 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Система дистилляции памяти диалога.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 3. 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")

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: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 582 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 132 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This instruction-only memory skill is coherent, but it encourages automatic persistent storage of conversation details, including sensitive temporary items like verification codes and links.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.