SKILLEMALL.ai

AD claude-obsidian-kb

Построение и автоматическая организация личной базы знаний в стиле Claude-Obsidian. Активируется, когда пользователь упоминает любой из следующих сценариев: база знаний, организация заметок, автоматические двусторонние ссылки, Obsidian, второй мозг, карточные заметки, атомарные заметки, управление личными знаниями, PKM, Zettelkasten, метод ведения заметок Люмана, атомизация заметок, ссылки на заметки, заметки в виде графа знаний, трехуровневая структура raw/wiki/output, движок знаний, автоматическая классификация заметок, создание личной базы знаний, организация старых заметок, автоматическое создание сети ИИ, сложение знаний, движок знаний для ведения заметок

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Claude-Obsidian 风格个人知识库构建与自动整理。当用户提到以下任何场景时激活: 知识库、笔记整理、自动双向链接、Obsidia…»

Claude-Obsidian 风格个人知识库构建与自动整理。当用户提到以下任何场景时激活: 知识库、笔记整理、自动双向链接、Obsidian、第二大脑、卡片笔记、原子化笔记、 个人知识管理、PKM、Zettelkasten、卢曼笔记法、笔记原子化、笔记链接、 知识图谱笔记、raw/wiki/output三层、知识引擎、笔记自动归类、 建立个人知识库、整理旧笔记、AI自动织网、知识复利、note-taking knowledge engine

ClawHub Agent Skills автор: mingyuan v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 733 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Построение и автоматическая организация личной базы знаний в стиле Claude-Obsidian.

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

ПроцедураObsidianИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
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

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: 8. 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 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 733 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 223 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Obsidian knowledge-base skill is mostly purpose-aligned, but it needs review because it encourages broad automatic vault edits and persistent note metadata without clear approval boundaries.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.