memory-factcheck
에이전트 영속 메모리를 실제 소스와 대조 — 각 메모리의 핵심 단언을 코드·DB·이슈 트래커·파일시스템에 대조해 stale 을 정정하고 dead 를 아카이브 후보로 리포트. 메모리가 30개를 넘거나, 스택/인프라 큰 변경(라이브러리 교체·버전 업그레이드·서버 이전·스키마 DROP) 직후, 메모리끼리 모순돼 보일 때, 또는 "메모리 정리/감사" 요청 시 사용.
供给资产档案
编程与开发 Agent
代码审查、仓库分析、测试、CI、GitHub、DevOps 与开发工作流 Skill。
场景
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
适配 Agent
Claude Code + CLI + Codex
适用于 Codex、Claude Code、Cursor、CLI 或自定义 Agent。
安装
就绪
npx skills add LeeYudok/agents-scaffold --skill memory-factcheck
维护状态
新鲜
今天有推送
风险
需审查
The skill is written entirely in Korean, which may limit broader adoption.
GitHub 质量
20
60/100 质量 · 64/100 信任
覆盖标签
审查说明
The skill is written entirely in Korean, which may limit broader adoption. · The SKILL.md excerpt ends with an incomplete sentence (likely a typo in the original).
Agent 采用评分卡
一眼查看信任、审计与安装准备度
这些分数综合公开仓库元数据、OpenAgentSkill 审查信号、维护新鲜度与安装准备度。它用于候选筛选,不替代人工审查。
质量
有潜力有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。
信任
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
审计
需审查对安装准备度、安全元数据、维护情况与采用风险的机器可读审查。
OpenAgentSkill 信任评分 v5
安装前需人工审查
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
Stars
20 个 GitHub Stars
仓库活跃度
20 个 Star,3 个 Fork
维护状态
今天有推送
许可证
MIT
安装
npx skills add LeeYudok/agents-scaffold --skill memory-factcheck
安装安全性
标准软件包或运行时安装路径
权限范围
shell or command execution, network or browser access
Agent 结果
暂未有 Agent 结果数据
文档
Usable metadata, review docs
风险摘要
生产前审查
- The skill is written entirely in Korean, which may limit broader adoption.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 20 GitHub stars
安装准备度
安装路径可用
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 已声明许可证
- 暂无 Agent 验证结果证据
Agent 可读元数据
这个 Skill 的机器可读决策数据。
使用此区块或内嵌 JSON 判断 Agent 是否应安装该 Skill、选择替代方案,或先请求人工审查。
适用任务
- GitHub automation 工作流
- Claude Code 团队
- builders willing to evaluate younger projects
- Inspect repository metadata
适用 Agent
安装决策
- 命令
- npx skills add LeeYudok/agents-scaffold --skill memory-factcheck
- 策略
- 审查
- 人工审查
- 是
信任与风险
- 信任
- 56/100
- 审计
- 73/100
- 风险级别
- 需审查
结果闭环
- 端点
- /api/agent/outcome
- 事件 ID
- resolve
- 结果
- 5
不适用场景
- 需要厂商支持 SLA 的团队
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- The skill is written entirely in Korean, which may limit broader adoption.
- 暂未有 OpenAgentSkill 使用反馈数据
Agent 安全 v2
49/100 · 避免自动安装
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell 或命令执行
Skill 元数据引用了终端、CLI、Shell、子进程或命令执行工作流。
中
网络访问
Skill 可能访问远程页面、API、仓库或外部服务。
- 高风险权限提示:Shell 或命令执行
- The skill is written entirely in Korean, which may limit broader adoption.
安装目标
在你的 Agent 工作流中安装此 Skill
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install leeyudok-memory-factcheckAgent 解析计划
让 Agent 在安装前验证匹配度。
Resolve API 返回首选 Skill、替代方案、安全策略、审计说明、安装目标和可直接执行的提示词,无需抓取此页面。
打开 JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20memory-factcheck%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve 文本
/api/agent/resolve?task=Use%20memory-factcheck%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
安装交接
/api/skills/leeyudok-memory-factcheck/install
Agent 应检查
- 从 Resolve API 检查任务匹配与替代方案。
- 检查审计评分、信任评分和安全策略警告。
- 检查 Codex、Claude Code、Cursor 或 CLI 的安装目标兼容性。
复制提示词
Task: Use memory-factcheck in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20memory-factcheck%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/leeyudok-memory-factcheck/install
Install command: npx skills add LeeYudok/agents-scaffold --skill memory-factcheck
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 交接
把安装路径交给 Agent,而不是再给一个目录页。
通过公开安装端点获取命令、安全清单、目标提示词和该 Skill 的规范链接。
安装交接
/api/skills/leeyudok-memory-factcheck/install
LLM 文本格式
/api/skills/leeyudok-memory-factcheck/install?format=text
寻找替代方案
/api/skills/search?q=memory-factcheck&limit=3
Agent 提示词
Use memory-factcheck for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/leeyudok-memory-factcheck/install, then install with: npx skills add LeeYudok/agents-scaffold --skill memory-factcheckRegistry 元数据
用于自动选择 Skill 的 Agent 可读档案。
本页通过 Registry API 提供相同的决策、信任、审计、场景和安装信号,让 Agent 无需抓取界面即可排序。
Agent 决策面板
Fallback candidate for GitHub automation
先用此 Skill 做原型验证,并保留备选方案。
栈中角色
备选候选
主要匹配
GitHub automation
信任标签
先做原型验证
安装路径
命令已就绪
适用场景
- GitHub automation 工作流
- Claude Code 团队
- builders willing to evaluate younger projects
证据
- 仓库近期活跃
- 已提供安装命令或 GitHub 仓库
- 60/100 质量档案
先审查
- Low GitHub adoption signal
- The skill is written entirely in Korean, which may limit broader adoption.
- 暂未有 OpenAgentSkill 使用反馈数据
实施路径
- 1在沙盒 Agent 中安装它,并端到端完成一次GitHub automation任务。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信任档案
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
GitHub 采用度
修复20 个 GitHub Stars
Star/Fork 活跃度
修复20 个 Star,3 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息
近期维护
通过今天有推送
许可证清晰度
通过MIT
积极信号
- AI 审查已通过
- 安装路径可用
- 仓库证据可用
- 近期维护的仓库
- 安装命令未发现明显高风险模式
- 结果闭环已就绪,但需要首次真实 Agent 运行
安装前审查
- The skill is written entirely in Korean, which may limit broader adoption.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 20 GitHub stars
- Stars/forks activity: 20 stars, 3 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 暂未有真实 Agent 结果报告
- 无人值守安装前需要人工审查
建议操作
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
质量档案
有潜力 适用于 Agent 工作流的候选
有用的候选项,但采用前应与替代方案比较。
工作流匹配
在这些场景使用此 Skill
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
工作流匹配
加入完整工作流
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
替代方案短名单
安装前对比
可能适合该任务的相近 Skill。
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
MoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
Cua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
概览
--- name: memory-factcheck description: 에이전트 영속 메모리를 실제 소스와 대조 — 각 메모리의 핵심 단언을 코드·DB·이슈 트래커·파일시스템에 대조해 stale 을 정정하고 dead 를 아카이브 후보로 리포트. 메모리가 30개를 넘거나, 스택/인프라 큰 변경(라이브러리 교체·버전 업그레이드·서버 이전·스키마 DROP) 직후, 메모리끼리 모순돼 보일 때, 또는 "메모리 정리/감사" 요청 시 사용. ---
# 메모리 사실 검증 (Memory Fact-Check)
> 원형: [leeyudok/doksam-skills](https://github.com/leeyudok/doksam-skills) 의 동명 스킬. > 템플릿 동봉용으로 **의도적 분기** — 자동 동기하지 않으며, 좋은 개선은 수동 체리픽.
메모리는 부패한다. 쓸 때는 사실이었어도 코드·스키마·인프라가 움직이면 거짓이 된다. **썩은 메모리는 없느니만 못하다** — 에이전트가 그걸 읽고 자신 있게 틀린 행동을 한다.
이건 **구조 위생 점검이 아니다**. 고아 파일·중복 항목·인덱스 비대·깨진 내부 링크는 전부 **메모리 파일들끼리** 비교하는 검사다. 이 스킬은 메모리를 **그것이 서술하는 실제 세상**과 비교한다 — 코드, 데이터베이스, 이슈 트래커, 파일시스템. 형식이 완벽하고 인덱스도 멀쩡하고 이번 주에 커밋된 메모리가 내용은 완전히 거짓일 수 있다.
자동 폐기는 금지한다. 무엇이 죽었는지는 원천 대조로만 판정 가능하고 사고 교훈의 유실 비용이 크다. 그래서 반자동 — **정정은 자유롭게, 아카이브는 승인 후, 삭제는 절대 금지.**
## 1. 위치 확인·인벤토리
메모리 세트를 찾는다. 우선순위:
- 프로젝트 지시문(`AGENTS.md`/`CLAUDE.md`)이 선언한 경로 — 선언이 모든 기본값을 이긴다 - 레포의 `.claude/memory/` (팀 공유·커밋됨) - 호스트의 프로젝트별 메모리 디렉터리(예: `~/.claude/projects/<slug>/memory/`)
파일마다 frontmatter(`name`/`description`/`type`)와 최종 수정일(`git log -1 --format=%cs -- <파일>`, 미커밋이면 `stat`)을 수집한다. 인덱스 파일(`MEMORY.md`)이 있으면 함께 감사하되 인덱스는 메모리가 아니다.
**개인 파일은 범위 밖** — 프로젝트가 개인으로 표시한 것(`user_*.md` 등)은 소유자 것이므로 손대지 않는다.
**대량 읽기**: 메모리 50개를 한 번에 컨텍스트로 부으면 툴 출력 상한에 걸리고 예산만 태운다. `########## <파일명>` 헤더를 붙여 스크래치 파일 하나로 합친 뒤 페이지 단위로 읽는다. 훑지 말 것 — 썩은 단언은 대개 멀쩡한 문단 안의 한 구절이다.
## 2. 핵심 단언 추출
파일마다 **행동을 바꾸는 단언 1~3개**만 고른다. 서술·배경·근거는 무시한다. 메모리의 부패 여부는 실행 가능한 단언에만 달려 있다.
핵심 단언의 모습: "X 는 경로 P 에 있다" · "테이블 T 는 N 행이다" · "#N 은 아직 열려 있다" · "기능 F 는 아직 없다" · "라이브러리 L 은 미설치다" · "이 건은 아직 처리 대기다" · "확인은 명령 C 로 한다".
## 3. 원천과 대조
**싸고 수확 많은 것부터** 돈다. 실무상 아래 순서가 유효하다 — 이슈 상태는 API 한 번인데 stale 을 가장 많이 잡는다. 작업 중에 메모리를 쓰고, 작업이 끝난 뒤 아무도 그 메모리를 고치러 돌아가지 않기 때문이다.
| 순서 | 단언 유형 | 검증 방법 | | --- | --- | --- | | 1 | **이슈/PR 상태** ("#N 열림", "#N 대기", "결정 대기") | forge CLI/API — `gh issue view N --json state` / `glab api projects/<enc>/issues/N`. 한 루프로 일괄 조회 | | 2 | **경로/URL** (스크립트 위치, 배포 경로, 엔드포인트) | `ls`, `test -f`, `curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}'` | | 3 | **코드** (파일/클래스/설정 존재, 동작 방식) | 현재 트리 `grep`/`Read` — *SoT 는 코드지 메모리가 아니다* | | 4 | **데이터/스키마** (테이블·컬럼·건수) | 프로젝트의 DB 수단으로 읽기 전용 조회. 카탈로그 추정치(`pg_class.reltuples`, `information_schema.columns`)를 먼저 쓰고, 정확한 `count(*)` 는 그 수치 자체가 쟁점일 때만 | | 5 | **런타임/호스트** (크론, 서비스, 로그) | `ssh <host> 'ls …; crontab -l; tail <log>'` — 잡의 마지막 로그 줄이 단언의 시점을 정확히 찍어준다 |
독립적인 검증은 병렬로 돌린다. 원천에 접근할 수 없으면 리포트에 명시한다 — "확인 못 함"을 조용히 "확인함"으로 바꾸지 않는다.
## 4. 분류
- **fresh** — 단언 전부 유효. 손대지 않는다. - **stale** — 일부 단언이 낡음(경로 이동, 수치 변화, 이슈 종결, 구멍이 메워짐). → **실측값과 날짜를 넣어 본문을 즉시 정정한다.** 정정은 자율 실행 범위다(삭제가 아니라 가필). - **dead** — 핵심 전제가 소멸(라이브러리 제거, 기능 폐기, 완전 대체). → 아카이브 **후보**로만 표시.
## 5. 노려야 할 부패 유형
"숫자가 바뀌었다" 외에 반복되고 놓치기 쉬운 것들:
- **메워진 구멍(fixed-gap drift)** — 없는 기능을 기록한 메모리("기동 reconcile 없음", "레이트리밋 아직 없음")인데 그 사이 구현됨. **가장 위험하다** — 에이전트가 이미 배포된 것을 다시 만들거나 다시 보고한다. 연결된 이슈 상태 **와 함께** 심볼 grep 으로 확인할 것. - **메모리 간 모순** — 두 메모리가 서로 다른 말을 함(한쪽은 "이 스크립트로 X 를 한다", 다른 쪽은 "그 스크립트는 폐기"). 정의상 최소 한쪽은 stale 이다. 파일 단위로만 보지 말고 단언을 가로질러 비교한다. - **규모 드리프트** — 몇 달 전 "테이블 T 는 약 800만 행"이 이제 25% 어긋남. 숫자 자체보다 거기서 파생된 조언(배치 크기, 타임아웃 예산, "이 쿼리 19초")이 같이 썩는 게 문제다. - **레시피 부패** — 메모리가 검증된 레시피로 저장한 명령/쿼리가 오늘의 데이터 규모나 API 버전에서 더는 동작하지 않음. **저장된 레시피는 재실행한다** — 실행하지 않은 레시피는 미검증이다. - **진행상태 드리프트** — 장기 작업(백필·마이그레이션) 메모리의 "현재 상태" 섹션이 몇 주 밀려 있거나, 서로 모순되는 상태 섹션이 두 개 쌓여 있음. 섹션마다 날짜를 박고 최신만 남기되 이전 것은 스냅샷으로 표시해 보존한다. - **정체성 불일치** — `name`/`description` 과 본문이 정반대(예: `*-via-toolX` 라는 이름인데 본문은 "toolX 는 폐기했다"). 리콜은 description 으로 매칭되므로 엉뚱한 이유로 불려오거나 아예 안 불려온다.
## 6. 리포트 → 적용
무엇이든 바꾸기 전에 표로 먼저 보고한다 — 파일 · 분류 · 근거 1줄 · 조치:
| 파일 | 분류 | 근거 | 조치 | | --- | --- | --- | --- | | `reference_x.md` | stale | 스크립트가 `scripts/` → `data/` 이동 | 경로 정정 완료 | | `project_y.md` | stale | "#302 reconcile 부재" 주장 ↔ `JobRunHistoryReconciler` 존재·#302 closed | 구현 완료로 재작성 | | `project_z.md` | dead 후보 | #N 기능이 #M 에서 제거됨 | 승인 대기 |
그다음:
1. **stale 본문 정정** — 실측값 + 날짜. 원 관측이 교훈을 담고 있으면 이력으로 보존한다 ("<날짜> 기준 800만이었고 <오늘> 995만"). 2. **dead 후보는 사용자 승인 후에만 아카이브**: `<메모리>/archive/` 로 `git mv` 하고 frontmatter 에 `archived: <날짜> <사유>` 추가. `rm` 금지. 3. **인덱스 동기화** — 정정 반영, 아카이브 항목은 `MEMORY.md` 에서 제거. 4. **프로젝트 표준 워크플로로 커밋**(이슈 → 브랜치/워크트리 → PR/MR). 메모리는 팀 공유 자산이므로 main 직접 커밋 대상이 아니다.
## 판정 기준 — 보수적으로
- **검증 불가 ⇒ fresh.** 원천에 접근할 수 없으면 그대로 두고 "확인 못 함"이라고 적는다. 모르는 것은 죽은 게 아니다. - **사고 교훈은 코드가 움직여도 fresh.** 무엇이 왜 깨졌는지 기록한 메모리는 재발 방지가 목적이지 호출 지점 스냅샷이 아니다. 낡은 경로 참조만 고치고 교훈 자체를 은퇴시키지 않는다. - **드리프트는 보고하되 원인을 지어내지 않는다.** 수치가 설명 없이 뒤집혔으면 측정값만 기록하고 "원인 미확인"으로 표시한다. 그럴듯한 이야기를 메모리에 쓰면 내일의 거짓 사실이 된다. - **신규 생성보다 병합.** 같은 주제 메모리가 둘이면 기존 것에 합치자고 제안한다. - **감사가 발견한 비자명 사실은 새 메모리로** — 감사 자체가 원천이다.
## 실행 노트
- 최신 수정일은 아무것도 증명하지 않는다. 이번 주 커밋된 파일이 쓸 때부터 이미 틀렸을 수 있고, 몇 달 방치된 파일이 완벽히 참일 수 있다. 날짜로 정렬해 꼬리를 자르지 말고 단언을 검증한다. - 큰 테이블 `count(*)` 가 statement timeout 에 걸리는 것 자체가 finding 이다 — 그 메모리가 "이 쿼리 빠름"이라고 적어놨다면. - zsh 에서 글롭은 인용한다(`grep --include="*.java"`). 안 그러면 셸이 먹어치우고 조용히 0건이 나와 **가짜 fresh** 가 만들어진다. - 이슈가 닫혔다는 사실만으로 그 작업이 배포됐다고 단정하지 않는다. 메워진 구멍 유형은 심볼 grep 을 함께 돌린다.
技术详情
- 版本
- 1.0.0
- 许可证
- MIT
- 最近更新
- 2026年8月22日
- 发布时间
- 2026年8月22日
决策摘要
备选候选
仓库近期活跃
Agent 验证证据
Agent 验证证据
来自解析、审查、安装和一次小范围运行后的结果报告。
- 成功率
- —
- 近期失败
- —
- 结果
- 0
- 输出质量
- —
- 失败
- 0
- 不相关
- 0
- 安装次数
- 0
- 风险拦截
- 0
- 需要配置
- 0
- 生产环境
- 0
暂时没有 Agent 结果数据。首次 Agent 执行可以通过 /api/agent/outcome 报告成功、需要设置、风险拦截、失败或不相关。
增长闭环
分享工具包
为 memory-factcheck 准备的场景化草稿,可手动发布到 X。
memory-factcheck: 에이전트 영속 메모리를 실제 소스와 대조 — 각 메모리의 핵심 단언을 코드·DB·이슈 트래커·파일시스템에 대조해 stale 을 정정하고 dead 를 아카이브 후보로 리... 20 stars https://www.openagentskill.com/skills/leeyudok-memory-factcheck?ref=x
可选:带安装命令的回复
Listing + install path for memory-factcheck: https://www.openagentskill.com/skills/leeyudok-memory-factcheck?ref=x Install: npx skills add LeeYudok/agents-scaffold --skill memory-factcheck
收录来源
Registry 收录
此列表来自公开来源,维护者认领获批前不会标记为官方。
- 创作者
- LeeYudok
- 收录方
- OpenAgentSkill 社区索引
归属链接指向公开仓库或创作者主页。创作者可认领列表以更新所有权信号。
认领此 Skill所有者认领
认领此 Skill 页面
这条 Registry 收录 列表归属于 LeeYudok,但尚未标记为官方。认领后可增加已验证所有者信号,使后续发布、安装和审计更新更值得信赖。
创作者外链工具包
将证据徽章加入你的 README
在开发者评估仓库的位置展示规范页面、当前信任与审计信号,以及真实的 Agent 验证证据。
[](https://www.openagentskill.com/skills/leeyudok-memory-factcheck)
[](https://www.openagentskill.com/skills/leeyudok-memory-factcheck)
[](https://www.openagentskill.com/skills/leeyudok-memory-factcheck/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/leeyudok-memory-factcheck)作者
LeeYudok
@leeyudok
平台适配
健康信号
- GitHub Stars
- 20
- 质量评分
- 33/100
- 最近 GitHub 推送
- 2026年8月22日
- 框架提示
- 未知
- OpenAgentSkill 浏览量
- 0
- 复制安装命令
- 0
- 跳转点击
- 0
社区信号
告诉我们这个 Skill 是否对你的 Agent 工作流有帮助。汇总反馈会持续改善排序。
信任与安全
Do not auto-install
- GitHub 采用度20 个 GitHub Stars修复
- Star/Fork 活跃度20 个 Star,3 个 Fork; 当前元数据中没有议题活跃度信息修复
- 近期维护今天有推送通过
- 许可证清晰度MIT通过
- README/SKILL.md 完整度公开元数据需要更完整的 README/SKILL.md 上下文信息
- 依赖与运行时风险command execution surface, network or browser surface信息
相关 Skill
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Run multimodal agents that operate desktop interfaces
37.0K StarsMoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
88.5K StarsCua
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21.4K Stars