SKILLEMALL.ai

BD huo15-knowledge-base

Навык базы знаний Huoyiwu — на основе решения LLM Knowledge Bases Андрея Карпати. Каждый агент企微 изолирован, автоматически создает эксклюзивную базу знаний в рабочем каталоге агента. Триггеры: база знаний, база знаний для ввода, запрос к базе знаний, компиляция базы знаний, проверка базы знаний, синхронизация базы знаний, активация базы знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«火一五知识库技能 - 基于 Andrej Karpathy 的 LLM Knowledge Bases 方案。每个企微 Agent 独立隔离…»

火一五知识库技能 - 基于 Andrej Karpathy 的 LLM Knowledge Bases 方案。每个企微 Agent 独立隔离,自动在 Agent 工作目录下创建专属知识库。触发词:知识库、入库知识库、查询知识库、编译知识库、体检知识库、同步知识库、激活知识库。

ClawHub Agent Skills автор: jobzhao15 v0.7.2 MIT-0 16 файлов · 9 скриптов тело ≈ 599 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык базы знаний Huoyiwu — на основе решения LLM Knowledge Bases Андрея Карпати.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 16. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 599 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -310 из 11 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 138 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real knowledge-base skill, but users should review it because its privacy and isolation boundaries are weaker than advertised.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.