SKILLEMALL.ai

AC ontology-to-expertpack

Преобразование графа знаний навыка Ontology в структурированный ExpertPack. Используйте при миграции из графа сущностей/отношений навыка Ontology (memory/ontology/graph.jsonl) в более богатый формат ExpertPack с многоуровневым поиском, измерением EK и портативным развертыванием. Вывод совместим с Obsidian — включает YAML frontmatter во всех файлах контента и может быть открыт как хранилище Obsidian. Триггеры: 'ontology to expertpack', 'convert ontology', 'export ontology', 'migrate ontology', 'ontology graph to pack', 'upgrade ontology'. Требует graph.jsonl навыка Ontology и опционально schema.yaml.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert an Ontology skill knowledge graph into a structured ExpertPack…»

Convert an Ontology skill knowledge graph into a structured ExpertPack. Use when migrating from the Ontology skill's entity/relation graph (memory/ontology/graph.jsonl) to ExpertPack's richer format with multi-layer retrieval, EK measurement, and portable deployment. Output is Obsidian-compatible — includes YAML frontmatter on all content files and can be opened as an Obsidian vault. Triggers on: 'ontology to expertpack', 'convert ontology', 'export ontology', 'migrate ontology', 'ontology graph to pack', 'upgrade ontology'. Requires the Ontology skill's graph.jsonl and optionally schema.yaml.

ClawHub Agent Skills автор: Brian Hearn v1.0.1 MIT-0 3 файла тело ≈ 447 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Преобразование графа знаний навыка Ontology в структурированный ExpertPack.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторObsidianИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 447 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 600 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a local converter that reads a user-selected ontology graph and writes an ExpertPack directory, with no evidence of hidden network access or malicious behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.