SKILLEMALL.ai

BF personal-wiki

Операции с личной базой знаний (LLM Wiki). Активируется, когда пользователь упоминает следующие намерения: - Ingest: обработка нового контента, обновление базы знаний, «обработать новый контент IMA», «обработать Evernote», «обработать файлы из raw», «помоги мне ingest» - Query: поиск по wiki, «есть ли в wiki что-нибудь о XX», «найти XX в базе знаний» - Lint: организация wiki, «проверить базу знаний», «почистить wiki» - Visualize: визуализация графа знаний, «показать, как выглядит wiki», «создать граф связей», «граф базы знаний» - Генерация демо: создание кастомизированной версии на основе скрипта демо, «сделать демо для клиента XX»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«个人知识库(LLM Wiki)操作 skill。 当用户提到以下意图时触发: - Ingest:处理新内容、更新知识库、"处理IMA新内容"…»

个人知识库(LLM Wiki)操作 skill。 当用户提到以下意图时触发: - Ingest:处理新内容、更新知识库、"处理IMA新内容"、"处理印象笔记"、"处理raw里的文件"、"帮我ingest" - Query:查 wiki、"wiki里有没有关于XX"、"从知识库里找XX" - Lint:整理wiki、"检查知识库"、"清理一下wiki" - Visualize:可视化知识图谱、"看看wiki长什么样"、"生成关系图"、"知识库图谱" - Demo生成:基于 Demo Script 生成定制版本、"帮我做一个XX客户的demo"

ClawHub Agent Skills автор: heavenchenggong v1.1.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 594 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Операции с личной базой знаний (LLM Wiki).

Как процесс F 37/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path.md, 来源类型

АнализаторИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
37/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path.md, 来源类型
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: 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: path.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 来源类型

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path.md, 来源类型
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): path.md, 来源类型
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2594 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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

  • +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
  • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches a personal wiki workflow, but it asks the agent to persist an Evernote token in the user's shell profile and can modify remote Evernote notes, so it needs human review before install.
LLM: suspicious (high) · 20 июл. 2026 г.