SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC knowledge-graph-tool-pro

Инструмент для работы с графами знаний (профессиональная версия) для команд и предприятий, предоставляющий полные встроенные возможности графов знаний, включая зашифрованное хранилище, автономную визуализацию, меж-агентное сотрудничество и автоматический импорт в память. Основные возможности: - Полное управление запросами, слиянием, вложенностью, организацией - Зашифрованное хранилище: шифрованное хранение ключей/токенов, изоляция прав доступа - Автономная HTML-визуализация: самодостаточные интерактивные страницы графа - Меж-агентное чтение+запись: совместное долгосрочное хранение знаний несколькими агентами - Автоматический импорт в память: извлечение и проверка из истории сеансов - Расширенная конфигурация: физические параметры, пороговые значения, стратегии сжатия Сценарии применения: - Накопление базы знаний команды и записей решений - Интеграция знаний из нескольких источников для исследовательских проектов - Совместное использование долгосрочной памяти несколькими агентами - Конфиденциальные настройки...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«知识图谱工具(专业版)面向团队与企业,提供完整的嵌入式知识图谱能力,含加密保险库、离线可视化、跨Agent协作与内存自动导入。核心能力: -…»

知识图谱工具(专业版)面向团队与企业,提供完整的嵌入式知识图谱能力,含加密保险库、离线可视化、跨Agent协作与内存自动导入。核心能力: - 全量查询、合并、嵌套、整理能力 - 加密保险库:密钥/令牌加密存储,权限隔离 - 离线HTML可视化:自包含图谱交互页面 - 跨Agent只读+写入:多Agent共享知识 - 内存自动导入:从会话历史提取并审查 - 高级配置:物理参数、阈值、压缩策略 适用场景: - 团队知识库与决策记录沉淀 - 研究项目多源知识整合 - 多Agent协作共享长期记忆 - 敏感配置...

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 203 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Инструмент для работы с графами знаний (профессиональная версия) для команд и предприятий, предоставляющий полные встроенные возможности графов знаний…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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.
  2. 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 description-long-hermes description 258 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • 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 "edition"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2203 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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

  • +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 258 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 42 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (15 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is broadly aligned with a team knowledge-graph tool, but it asks agents to handle secrets, shared memory, and command execution with unclear boundaries.
LLM: suspicious (medium) · 29 авг. 2026 г.