AD link-library
Персональная база знаний, которая сохраняет веб-контент (статьи, твиты/потоки, видео, подкасты, изображения, PDF) и делает его доступным для будущих разговоров и написания текстов. Используйте, когда: (1) пользователь делится URL-адресом с любым сигналом интереса — просит резюмировать, положительно комментирует, говорит «有意思/不错/interesting/值得看/学到了» или просит сохранить его, (2) пользователь просит найти ранее сохраненный контент («我之前存的那篇...», «find that article about...»), (3) пользователю нужен справочный материал для написания или обсуждения, (4) пользователь делится ссылкой на Twitter/X, WeChat, YouTube, Bilibili или любой веб-ссылкой и взаимодействует с ней. Сигналы интереса, которые запускают сохранение: «帮我总结一下», «这篇不错», «有意思», «记一下», «留着以后用», «这个观点很好», «学到了», «值得保存», «放进知识库», обмен ссылкой + любой комментарий или мнение, вопросы о содержании ссылки. НЕ требуйте буквальных ключевых слов «сохранить»/«закладка».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Personal knowledge base that captures web content (articles, tweets/th…»
Personal knowledge base that captures web content (articles, tweets/threads, videos, podcasts, images, PDFs) and makes it retrievable for future conversations and writing. Use when: (1) User shares a URL with ANY interest signal — asking to summarize, commenting positively, saying "有意思/不错/interesting/值得看/学到了", or requesting it be saved, (2) User asks to find previously saved content ("我之前存的那篇...", "find that article about..."), (3) User needs reference material for writing or discussion, (4) User shares Twitter/X, WeChat, YouTube, Bilibili, or any web link and engages with it. Interest signals that trigger save: "帮我总结一下", "这篇不错", "有意思", "记一下", "留着以后用", "这个观点很好", "学到了", "值得保存", "放进知识库", sharing link + any commentary or opinion, asking follow-up questions about link content. Do NOT require literal "save"/"bookmark" keywords.
Персональная база знаний, которая сохраняет веб-контент (статьи, твиты/потоки, видео, подкасты, изображения, PDF) и делает его доступным для будущих…
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 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 (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 38
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1489 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +3Длина description 834: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.