SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC knowledge-connector

Коннектор для рабочей области знаний. Ввод заметок, документов или локальной папки знаний; вывод рекомендаций по импорту, карт взаимосвязей, ответов по нескольким документам и конкретных следующих действий. Граница конфиденциальности: не загружайте конфиденциальные заметки, если пользователь явно не выбрал внешний инструмент.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge workbench connector. Input notes, documents, or a local know…»

Knowledge workbench connector. Input notes, documents, or a local knowledge folder; output import guidance, relationship maps, cross-document answers, and concrete next actions. Privacy boundary: do not upload sensitive notes unless the user explicitly chooses an external tool.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.4.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 020 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Коннектор для рабочей области знаний.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:71
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…FSj+bWLt…2sH/Kn8E…h6w==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:182
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Loy/Rxalv2kr+lqMlUnrDWV+3j4p…IHu+HtC7…g8A==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:203
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…CpK+FtMRQVdIMN6/Df5j…tIC+7KYK…qaA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:327
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-l+sSef…kmC+4EH2…jvA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:340
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…q1F+ppbRo70+YeaD…NPN+GD6b…CXQ==",
    детектор

Просканировано файлов: 8. 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 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 41
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1020 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 278 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent local knowledge tool, but its HTML graph output silently loads third-party code while displaying note-derived data.
LLM: suspicious (high) · 17 июн. 2026 г.