SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC cairn

Локальный гибридный индекс для намеренно собранных вами данных — кода, документов, веб-страниц, PDF, необработанного текста. FTS5 + векторные представления + граф знаний AST в одном файле sqlite. v1.2 включает явные защитные механизмы для загрузки данных (список разрешенных путей, лимиты размера, автономный режим); v1.2.1 добавляет предупреждение при запуске, если список разрешенных путей не установлен + опубликованные SHA256 GGUF для предварительно кэшированного развертывания в изолированной среде. Сервер MCP предоставляет поиск / граф / запрос / путь / теги, чтобы модели могли как запрашивать, так и поддерживать кураторскую локальную базу знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local hybrid index for things you intentionally collect — code, docs,…»

Local hybrid index for things you intentionally collect — code, docs, web pages, PDFs, raw text. FTS5 + vector embeddings + AST knowledge graph in a single sqlite file. v1.2 ships explicit safety gates for ingestion (path allowlist, size caps, offline mode); v1.2.1 adds startup warning when no allowlist is set + published GGUF SHA256s for pre-cached air-gapped deployment. MCP server exposes search / graph / ask / path / tags so models can both query and maintain a curated local knowledge base.

ClawHub Agent Skills автор: mr brightside v1.2.2 MIT-0 80 файлов тело ≈ 2 624 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Локальный гибридный индекс для намеренно собранных вами данных — кода, документов, веб-страниц, PDF, необработанного текста.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "requires"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2624 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 498 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Cairn is a disclosed local indexing and retrieval skill that reads content the user chooses to ingest and stores it in a local SQLite index.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.