AB layered-memory-architecture
Создавайте дешевую, достоверную долговременную память для агентов с многоуровневой архитектурой вместо единого блока памяти. Разрабатывайте, объясняйте, проверяйте или улучшайте систему, которая разделяет горячий канон, постоянную доктрину тем, рабочую память в рамках проекта, эпизодические журналы и сгенерированные живые сводки. Используйте при создании эффективной по количеству токенов памяти агента, уменьшении раздувания памяти и стоимости контекста, сравнении многоуровневой памяти с общими системами постоянной памяти, определении границ памяти, повышении надежности поиска или миграции с блочной памяти на многоуровневую модель.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build cheap, truthful long-term memory for agents with a layered archi…»
Build cheap, truthful long-term memory for agents with a layered architecture instead of a memory blob. Design, explain, audit, or improve a system that separates hot canon, durable topic doctrine, project-scoped working memory, episodic logs, and generated live summaries. Use when creating token-efficient agent memory, reducing memory bloat and context cost, comparing layered memory against generic persistent-memory systems, defining memory boundaries, improving retrieval trust, or migrating from blob memory to a layered model.
Создавайте дешевую, достоверную долговременную память для агентов с многоуровневой архитектурой вместо единого блока памяти.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 10. 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 66/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 85Шаги. Шагов: 84, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1459 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- 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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 534 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 8)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.