SKILLEMALL.ai

AC obsidian-sheet-plus

Используйте при работе с данными электронных таблиц Obsidian — чтение, запись, форматирование, фильтрация, создание формул, установка проверки данных, условное форматирование, слияние ячеек или управление листами через REST API плагина Sheet Plus. Активируется при задачах, связанных с операциями в стиле Excel в Obsidian, автоматизацией электронных таблиц, анализом данных или пакетной обработкой данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when working with Obsidian spreadsheet data — reading, writing, fo…»

Use when working with Obsidian spreadsheet data — reading, writing, formatting, filtering, creating formulas, setting data validation, conditional formatting, merging cells, or managing sheets via the Sheet Plus plugin REST API. Triggers on tasks involving Excel-like operations in Obsidian, spreadsheet automation, data analysis, or bulk data manipulation.

ClawHub Agent Skills автор: ljcoder v0.1.0 MIT-0 32 файла тело ≈ 1 460 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 18 ч назад

Используйте при работе с данными электронных таблиц Obsidian — чтение, запись, форматирование, фильтрация, создание формул, установка проверки данных…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, ошибки и развилки

ГенераторObsidianДанные и аналитикаЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (obsidian-sheet-plus) не совпадает с папкой (obsidian-sheet-plus-skill)
    • 43Шаги. Шагов: 2, расплывчатых формулировок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1460 токенов

    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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill transparently controls Obsidian Sheet Plus spreadsheets through a local REST API, with some ordinary data-loss and privacy risks users should manage.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 1 июл. 2026 г.