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Agent Skill · 研究检索

memory-quality-auditor(记忆质量审核员)

用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论,涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时,应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。

memory-quality-auditor 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 41,613。

总安装 1,152周安装 48GitHub Stars 25下载 384核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:memory-quality-auditor(记忆质量审核员)
来源仓库:https://github.com/oimiragieo/agent-studio
仓库路径:skills/memory-quality-auditor
安装命令:
npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill memory-quality-auditor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill memory-quality-auditor

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

memory-quality-auditor 用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论,涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时,应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。

该技能适用于研究检索类别,主要用于安全相关信息的检索与分析。使用时需特别注意权限控制和数据脱敏要求,避免对生产环境造成影响。

来源仓库内路径:skills/memory-quality-auditor

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill memory-quality…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

memory-quality-auditor 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill memory-quality-auditor。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

memory-quality-auditor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

memory-quality-auditor 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill memory-quality-auditor 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

memory-quality-auditor 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

memory-quality-auditor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,152 次,近一周安装 48 次,下载 384 次,GitHub 25 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

memory-quality-auditor 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
memory-quality-auditor

记忆质量审核员 · 本页

1,15225执行命令未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Memory Quality Auditor

Audit the memory system as a unified retrieval layer (STM/MTM/LTM files + index + spawn citation outcomes).

Scope

  • Retrieval drift signals
  • stale memory ratio
  • evidence injection coverage
  • citation usage/groundedness continuity

Workflow

  1. Read memory artifacts and latest eval reports.
  2. Compute quality metrics and threshold status.
  3. Emit remediation backlog with TDD checks.
  4. Record findings in memory and optional evolution recommendation.

Iron Laws

  1. ALWAYS establish a baseline metric snapshot before auditing — drift is only meaningful relative to a prior measurement; auditing without a baseline produces absolute numbers that cannot identify regression.
  2. NEVER close a memory finding without re-running the affected retrieval query — closing without verification creates false improvement metrics and masks persistent degradation.
  3. ALWAYS include citation-groundedness checks in every audit run — uncited memory injections are the primary source of hallucination in agent spawns; skipping this check leaves the highest-risk failure mode undetected.
  4. NEVER audit only the STM tier — degradation often originates in MTM/LTM promotion corruption; all three tiers must be sampled in every full audit cycle.
  5. ALWAYS emit TDD-ready remediation items with a failing-test condition and expected metric threshold — vague findings ("memory quality is low") cannot be actioned by any agent.

Anti-Patterns

Anti-PatternWhy It FailsCorrect Approach
Auditing without a baselineCannot distinguish regression from steady-state; all findings are ambiguousSnapshot current metrics at session start; compute delta against the previous run
Closing findings without re-checkProduces false-positive resolution; degradation persists silently behind green metricsRe-run the specific retrieval query after each remediation; close only on confirmed green metric
Skipping citation groundednessCitation failures are the leading cause of agent hallucination; missing this check omits the highest-severity defect classInclude citation_coverage and grounded_ratio metrics in every audit report
Full-mode audit on every spawnFull audit is expensive; running it unconditionally inflates cost and slows workflowsUse --mode summary for routine checks; reserve --mode full for scheduled or triggered audits
Auditing STM onlyMTM/LTM corruption is invisible in STM-only scans; stale LTM entries contaminate future sessionsSample all three tiers: STM (current session), MTM (last 10 sessions), LTM (permanent summaries)

Memory Protocol (MANDATORY)

Before starting: Read .claude/context/memory/learnings.md

After completing:

  • New pattern → .claude/context/memory/learnings.md
  • Issue found → .claude/context/memory/issues.md
  • Decision made → .claude/context/memory/decisions.md
ASSUME INTERRUPTION: If it's not in memory, it didn't happen.

平台分布

Codex

33.8%
按下载量换算130

Claude

28.52%
按下载量换算110

Cursor

19.85%
按下载量换算76

Gemini CLI

8.87%
按下载量换算34

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill memory-quality-auditor 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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