SKILLEMALL.ai

BF agent-memory

Persistent SQLite memory for Hermes and OpenClaw: Facts, snippets, lessons, entities, relations, provenance (read-only audit-chain reconstruction), finer source trust (tool/external quarantined to evidence), relation-aware plugin recall with opt-in neighbor attributes, conflict detection, Authority Lanes, a procedural lane for self-written behavioral rules (observation-only, human review-gate, rule-conflict detection), Rebound-Protection, and budgeted German-aware query retrieval.

ClawHub Hermes автор: xMannixx v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 516 токенов открыть источник ↗ проанализирован 3 ч назад

Persistent SQLite memory for Hermes and OpenClaw: Facts, snippets, lessons, entities, relations, provenance (read-only audit-chain reconstruction), finer…

Как процесс F 27/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/architecture.md, references/moltbook-discussion.md

АнализаторОбучениеИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
27/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/architecture.md, references/moltbook-discussion.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:256
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **authorization only from observation** — prevents privilege escalation via conversation.

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 485 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/architecture.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/moltbook-discussion.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 27/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/architecture.md, references/moltbook-discussion.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/architecture.md, references/moltbook-discussion.md
  • 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
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (agent-memory) не совпадает с папкой (agent-memory-2)
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2516 токенов
  • 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: 12. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed persistent-memory skill with privacy-relevant behavior, but the behavior is purpose-aligned and no artifact-backed malicious or deceptive actions were found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июн. 2026 г.