SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF vector-memory

Умный поиск по памяти с автоматическим переключением на векторный поиск. Использует семантические вложения при наличии, иначе — встроенный поиск. Не требует настройки — работает сразу после установки ClawHub. Просто установите, и memory_search заработает, улучшаясь после необязательной синхронизации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Smart memory search with automatic vector fallback. Uses semantic embe…»

Smart memory search with automatic vector fallback. Uses semantic embeddings when available, falls back to built-in search otherwise. Zero configuration - works immediately after ClawHub install. No setup required - just install and memory_search works immediately, gets better after optional sync.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 14 файлов · 1 скрипт тело ≈ 668 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 35 ч назад

Умный поиск по памяти с автоматическим переключением на векторный поиск.

Как процесс F 38/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/integration.md, references/pgvector.md

ПроцедураИИ и агентытип 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
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
38/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/integration.md, references/pgvector.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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. 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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host README.md:37
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sL https://raw.githubusercontent.com/YOUR_USERNAME/vector-memory-openclaw/main/install.sh | bash
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host skills/vector-memory/README.md:42
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код)
    curl -sL https://raw.githubusercontent.com/YOUR_USERNAME/vector-memory-openclaw/main/install.sh | bash
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host install.sh:3
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (комментарий в коде)
    # Usage: curl -sL https://raw.githubusercontent.com/YOUR_USERNAME/vector-memory-openclaw/main/install.sh | bash
    комментарий

Просканировано файлов: 14. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/integration.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/pgvector.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/integration.md, references/pgvector.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/integration.md, references/pgvector.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 668 токенов

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 298 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.