SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC openclaw-memory

Навык долгосрочной памяти, который позволяет OpenClaw действительно запоминать предпочтения пользователя, факты и контекст. Используйте его, когда вам надоело повторять предысторию при каждом новом сеансе, вы хотите, чтобы агент запоминал информацию между сеансами, и вам нужна поисковая, постоянная и автоматически вставляемая система памяти. Это не ручное ведение заметок, а готовая к работе функция памяти.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«让 OpenClaw 真的记住用户偏好、事实和上下文的长期记忆 skill。适用于你受不了每次新会话都要重复背景、希望 agent 能跨会话…»

让 OpenClaw 真的记住用户偏好、事实和上下文的长期记忆 skill。适用于你受不了每次新会话都要重复背景、希望 agent 能跨会话记住信息、并且想直接拥有可搜索、可持久化、可自动注入的记忆系统时使用。不是手工记笔记，而是一个已经做好的可运行记忆能力。

ClawHub Agent Skills автор: 文武贝 v1.0.1 MIT-0 26 файлов тело ≈ 835 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык долгосрочной памяти, который позволяет OpenClaw действительно запоминать предпочтения пользователя, факты и контекст.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:33
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-j+gKEx…ahh+s1F2HZ+wAce…RkU++ZWQr…uoQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:86
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…rvP+yUUf…4tH/iSSo…tEA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:152
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FFX/+gVeY…NlM++NqRc…bqg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:158
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Wwy+ghLE…vfU/YnxW…fdg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:306
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FSj+bWLt…2sH/Kn8E…h6w==",
    детектор

Просканировано файлов: 26. 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 54/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw-memory) не совпадает с папкой (shrimp-openclaw-memory)
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 51
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 835 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 130 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This memory skill is useful and mostly disclosed, but it needs Review because it automatically stores conversation data while also adding under-scoped external embedding, local API, and autonomous payment features.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.