SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD knowledge-graph-skill

Встроенная база знаний, сохраняет структурированные знания в JSON, позволяет запрашивать, объединять, визуализировать и настраивать их. Запрашивайте через CLI-скрипты, генерируйте сводку KGML для контекста диалога. Основные возможности включают KGML. Поддерживает автоматическую настройку и гибкие параметры для различных сценариев, оптимизируя рабочие процессы и эффективность. Используйте, когда нужно повысить эффективность, автоматизировать процессы, выполнять пакетную обработку или оптимизировать рабочие процессы. Не подходит для задач, требующих ручной творческой оценки. Функции включают: knowledge, graph. Функции включают: skill.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«嵌入式知识图谱,持久化存储结构化知识,支持查询、合并、可视化与配置。嵌入式知识图谱,以JSON存储持久化结构化知识,通过CLI脚本查询,生成…»

嵌入式知识图谱,持久化存储结构化知识,支持查询、合并、可视化与配置。嵌入式知识图谱,以JSON存储持久化结构化知识,通过CLI脚本查询,生成KGML摘要供会话上下文使用。核心能力包括KGML。支持自动化配置和灵活的参数设置，适覆盖多种使用场景，优化工作流程和效率。核心能力包括KGML。Use when 需要提升效率、自动化流程、批量处理、工作流优化时使用。不适用于需要人工创意判断的任务。 功能涵盖: knowledge, graph。 功能涵盖: skill。

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 333 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Встроенная база знаний, сохраняет структурированные знания в JSON, позволяет запрашивать, объединять, визуализировать и настраивать их.

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

ИнтеграцияТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 8, column 14: description: 嵌入式知识图谱,持久化存储结构化知识,支持查询、合并、可视化与配置。嵌入式知识图谱,以JSON存储持久化结构化知识,通过CLI脚本查… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение description-long-hermes description 232 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "pricing_tier"

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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (knowledge-graph-skill) не совпадает с папкой (knowledge-graph-paid)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 53
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3333 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 28. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 55 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 53 пунктов
  • +4Есть примеры (16 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears aimed at a local knowledge graph, but it asks for persistent agent-instruction changes and credential handling without enough clear scoping or safeguards.
LLM: suspicious (medium) · 18 авг. 2026 г.