SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC Memory Management / Management System

Практичная система управления памятью для OpenClaw: оценка важности, очистка с учетом временного затухания, триггеры записи, гибридный поиск и рабочий процесс ежедневного обслуживания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A practical memory management system for OpenClaw: importance scoring,…»

A practical memory management system for OpenClaw: importance scoring, time-decay cleanup, write triggers, hybrid retrieval, and daily maintenance workflow.

ClawHub Agent Skills автор: xuchang9337-dev v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 11 123 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Практичная система управления памятью для OpenClaw: оценка важности, очистка с учетом временного затухания, триггеры записи, гибридный поиск и рабочий процесс…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, стоимость исполнения

ГенераторИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Согласованность вес 8
40
Стоимость исполнения вес 6
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11123 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Memory Management / Management System) не совпадает с папкой (memory-management-lite)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11123 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Шаги. Шагов: 337, расплывчатых формулировок: 6
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 11
  • 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: 68. 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 156 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 73 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 337 пунктов
  • +4Есть примеры (39 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This memory skill is mostly coherent, but it can persist user information, delete old memory logs, and copy OpenClaw config/API-key-related files during maintenance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.