SKILLEMALL.ai

BD memory-sync

Use when preserving, searching, reviewing, or exporting user-owned agent memory across OpenClaw, Codex, Claude, OpenCode, Hermes, Qoder, Obsidian, and Git. Inputs are local memory/chat stores and handoff summaries; outputs are Obsidian sources, memory indexes, context/profile packs, skill inventories, and optional Git sync. Prefer after native agent memory/candidate extraction. Do not use for code debugging, unrelated backups, cloud memory, or temporary notes without durable value.

ClawHub Agent Skills автор: Wildprogrammer v1.0.3 MIT-0 9 файлов тело ≈ 10 564 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 ч назад

Inputs are local memory/chat stores and handoff summaries; outputs are Obsidian sources, memory indexes, context/profile packs, skill inventories, and…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

АнализаторObsidianРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 10564 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 29, 32, 155, 428): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (memory-sync) не совпадает с папкой (agent-memory-sync)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10564 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 120, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (23 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 486 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 120 пунктов
  • +4Есть примеры (35 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is not clearly malicious, but it needs review because it can collect and persist broad local agent history, rules, configuration, and skill inventories into an Obsidian vault and optionally Git.
LLM: suspicious (high) · 28 июн. 2026 г.