B zero-one-two-three
基于中国道家思维从"道"到"万物"，执行第一性原理的智能体分发系统。核心理念：0+1+2≠3→∞。独创"邮箱灵感笔记"与"人机协作知识创生引擎"。探索知识资产变现交付方式：知识二创、加密解密、阅后即焚等。完成数字分身胶囊"造人→打包→部署→变现"全闭环：通过微信上操作装灵魂+大脑，小微智能体小程序加枷锁+收钱+兑换码，微信生态一键分发裂变。其中包含 LangChain 向量连接器（支持 IMA/Get 笔记/语雀/飞书）、跨平台知识碰撞、大模型自动填补审批流，特色功能图书馆、沉默是金、发芽联想、风格克隆、语音分身。
B
84/100
Общая оценка
- Безопасность 60%
- Качество 40%
- Тесты бонус
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
- Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
- Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.
Находки guard · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
-
низкая Секреты в коде
secret-password-literalknowledge_lock.py:700Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)password = sys.argv[3]
-
низкая Секреты в коде
secret-password-literalknowledge_lock.py:724Захардкоженный пароль / ключ (возможно, пример)password = sys.argv[3]
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:115Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)- 🧠 **默认**：`para…-v2` (HuggingFace，首次自动下载~400MB)
в кавычках -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:427Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)🧠 加载嵌入模型：para…-v2
Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
Lint
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Plain value cannot start with reserved character @ at line 4, column 12: namespace: @zero-one-two-three ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "namespace"
Процессная зрелость 42/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4126 токенов
- 100Шаги. Шагов: 62
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- -2123 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 49 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
- +4Есть примеры (24 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.
Внешние проверки
ClawHub: suspicious
The skill mostly matches its knowledge-management purpose, but it needs Review because some commands can process email, send outbound mail, and persist local file data more broadly than users may expect.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.