BF brain-system
Система человеческого мозга — это операционная система когнитивных функций, подобная человеческому мозгу, предназначенная для ИИ-агентов / интеллектуальных помощников. Она позволяет превратить агента, который умеет только отвечать на текущие вопросы, в партнера, который лучше справляется с долгосрочным сотрудничеством, непрерывным выполнением задач, организацией памяти, анализом выполненных задач и самообслуживанием. Это не утверждение о наличии у ИИ сознания, а преобразование механизмов внимания, рабочей памяти, долговременной памяти, исполнительного контроля, обучения с обратной связью, консолидации сна, нейронных путей и механизмов подавления из человеческого мозга в набор исполняемых рабочих процессов агента. Система организует цели, факты, предпочтения пользователя, исторический опыт, инструменты, навыки, риски, гипотезы, доказательства и следующие шаги в активируемую когнитивную сеть; при столкновении с задачей она сначала распознает намерение и приоритет, активирует наиболее релевантную информацию, подавляет шум и повторяющиеся неудачные пути, а затем обновляет свои суждения через минимальную проверку, инструментальные доказательства, запись состояния, обратную связь об ошибках и анализ. Она включает модули, такие как гигиена долговременной памяти, управление очередью задач, панель состояния, контрольные точки контекста, периодическое самообслуживание, консолидация во сне, быстрые нейронные пути, надежное устранение неполадок, исполнительный контроль, рефлексивный анализ, накопление опыта, границы риска и самооптимизация. Подходит для отслеживания долгосрочных проектов, декомпозиции сложных задач, многоэтапного устранения неполадок, накопления базы знаний, изучения предпочтений, сжатия контекста, самообслуживания агента, стабилизации рабочих процессов, обучения на ошибках, а также для формирования более последовательного и повторно используемого стиля работы интеллектуальных помощников. Типичные триггерные фразы включают «установить мне систему человеческого мозга», «усилить систему человеческого мозга», «думать/учиться/запоминать как человеческий мозг», «долговременная память», «самооптимизация», «анализ», «управление вниманием», «исполнительный контроль», «очередь задач», «консолидация во сне», «уменьшить забывание», «накопление опыта» и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«人脑系统是一套面向 AI Agent / 智能助手的类人脑认知操作系统，用来把一个只会即时问答的 Agent，升级成更擅长长期协作、连续执行…»
人脑系统是一套面向 AI Agent / 智能助手的类人脑认知操作系统，用来把一个只会即时问答的 Agent，升级成更擅长长期协作、连续执行、记忆整理、任务复盘和自我维护的工作伙伴。它不是宣称 AI 拥有意识，而是把人脑中的注意力调度、工作记忆、长期记忆、执行控制、反馈学习、睡眠巩固、神经通路和抑制机制，转化成一套可执行的 Agent 工作流。系统会把目标、事实、用户偏好、历史经验、工具、技能、风险、假设、证据和下一步行动组织成可激活的认知网络；面对任务时先识别意图和优先级，激活最相关的信息，抑制噪声和重复失败路径，再通过最小验证、工具证据、状态记录、错误反馈和复盘更新自己的判断。它包含长期记忆卫生、任务队列管理、状态仪表盘、上下文检查点、周期性自维护、睡眠式整理、快速神经通路、稳健排障、执行控制、反思复盘、经验沉淀、风险边界和自我优化等模块。适合用于长期项目跟进、复杂任务拆解、多轮排障、知识库沉淀、偏好学习、上下文压缩、Agent 自维护、工作流稳定化、从错误中学习，以及让智能助手形成更一致、更可复用的做事风格。典型触发语包括“给自己装一个人脑系统”“增强人脑系统”“像人脑一样思考/学习/记忆”“长期记忆”“自我优化”“复盘”“注意力管理”“执行控制”“任务队列”“睡眠整理”“减少遗忘”“沉淀经验”等。
Система человеческого мозга — это операционная система когнитивных функций, подобная человеческому мозгу, предназначенная для ИИ-агентов / интеллектуальных…
Как процесс F 42/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/hot_reload_start.sh, scripts/hot_reload_stop.sh
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Опасные команды
cmd-cron-mentionscripts/brain_fullness.py:28Упоминание редактирования crontab (строковый литерал в коде, не выполняется)cron=subprocess.run(['bash','-lc','crontab -l 2>/dev/null | grep -q OPENCLAW_BRAIN_SYSTEM'], stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL).returncode==0
строка в коде
Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 10312 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/hot_reload_start.sh - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/hot_reload_stop.sh
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/hot_reload_start.sh, scripts/hot_reload_stop.sh
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 10312 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 85Шаги. Шагов: 399, расплывчатых формулировок: 2
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 20, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 50. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 12 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 561 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 52 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 399 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 55.