SKILLEMALL.ai

AC obsidian-consulting-notes

Навык автоматического разделения и организации консультационных MD-заметок Obsidian. Активируется, когда пользователь упоминает организацию MD-заметок Obsidian, разделение консультационных документов на атомарные MD-заметки, очистку недействительных MD-заметок Obsidian, дополнение тегами MD-заметок Obsidian. Поддерживает разделение длинных документов (Word/PDF/длинные MD) на MD-файлы, соответствующие спецификациям атомарности Obsidian, и автоматическое выполнение всего процесса, включая фильтрацию, классификацию, маркировку и предложения по связям. Применимо для сценариев управления базой знаний консультантов, система трех библиотек: 01_Библиотека диагностики проблем/02_Библиотека решений/03_Библиотека результатов доставки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Obsidian咨询MD笔记自动拆分整理技能。当用户提到Obsidian MD笔记整理、拆分咨询文档为MD原子笔记、清理Obsidian无效…»

Obsidian咨询MD笔记自动拆分整理技能。当用户提到Obsidian MD笔记整理、拆分咨询文档为MD原子笔记、清理Obsidian无效MD笔记、给Obsidian MD笔记补全标签时触发。支持将长文档(Word/PDF/长MD)拆分为符合Obsidian原子化规范的MD文件,并自动完成筛选、分类、打标、关联提示等全流程。适用于咨询顾问知识库管理场景,三库体系:01_问题诊断库/02_解决方案库/03_交付输出库。

ClawHub Agent Skills автор: d997gq7vsq-svg v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 709 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык автоматического разделения и организации консультационных MD-заметок Obsidian.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураObsidianИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

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

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 709 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only Obsidian note-organizing skill that can alter notes, but its file changes are disclosed, purpose-aligned, and gated by user confirmation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.