SKILLEMALL.ai

BF web-article-to-obsidian

Интегрированный сбор веб-статей для сохранения в базе знаний Obsidian. Интегрирует четыре движка извлечения: Playwright/Tavily/Firecrawl/Browser, поддерживает WeChat Official Accounts/Futu Niu Niu/Xueqiu/общие веб-страницы, автоматическую классификацию по отраслям, очистку навигации, двухслойное хранение. Единая замена трех навыков: wechat-article-extractor, wechat-mp-reader, article-to-obsidian.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«网页文章一体化抓取存入Obsidian知识库。集成Playwright/Tavily/Firecrawl/Browser四种提取引擎,支持微…»

网页文章一体化抓取存入Obsidian知识库。集成Playwright/Tavily/Firecrawl/Browser四种提取引擎,支持微信公众号/富途牛牛/雪球/通用网页,自动行业分类、导航清理、双层存储。统一替代wechat-article-extractor、wechat-mp-reader、article-to-obsidian三个技能。

ClawHub Agent Skills автор: cgxxxxxxxxxxxx v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 830 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Интегрированный сбор веб-статей для сохранения в базе знаний Obsidian.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

СправочникObsidianТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
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

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "updated"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "supersedes"

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1830 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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 175 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill’s article-saving purpose is clear, but it includes under-scoped scraping bypass behavior and third-party extraction fallbacks that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.