SKILLEMALL.ai

BD note-extractor

Система извлечения и визуализации инсайтов из дневника. Извлекает из дневника карточки мыслей, эмоциональные траектории и аспекты роста, генерируя интерактивные локальные страницы визуализации. **Немедленно активируется, когда** пользователь говорит «Анализировать дневник», «Сгенерировать инсайты», «Мой сад мыслей», «insights», «Извлечь заметки», «/note-extractor». **Активно предлагает, когда** пользователь непрерывно ведет дневник более 7 дней, или в конце месяца активно напоминает пользователю о возможности сгенерировать инсайты за месяц. Читает файлы дневников в папке ~/write_me/00inbox/journal/, извлекает структурированные инсайты, генерирует локальные HTML-страницы визуализации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«日记洞察提取与可视化系统。从日记中提取思维卡片、情绪轨迹和成长维度,生成可交互的本地可视化页面。 **立即触发当**:用户说「分析日记」「…»

日记洞察提取与可视化系统。从日记中提取思维卡片、情绪轨迹和成长维度,生成可交互的本地可视化页面。 **立即触发当**:用户说「分析日记」「生成洞察」「我的思考花园」「insights」「提取笔记」「/note-extractor」。 **主动建议当**:用户连续记录日记超过 7 天,或月末时主动提醒用户可以生成本月洞察。 读取 ~/write_me/00inbox/journal/ 下的日记文件,提取结构化洞察,生成本地 HTML 可视化页面。

ClawHub Agent Skills автор: smorzandos v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 934 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Система извлечения и визуализации инсайтов из дневника.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктураЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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: 6. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (note-extractor) не совпадает с папкой (openclaw-diary-insights)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 103
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1934 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 103 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent local diary-insights tool, but it handles sensitive journal content and users should understand the local outputs and CDN-loaded visualization before installing.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.