SKILLEMALL.ai

BB wiki-query

Ищите и синтезируйте ответы из скомпилированной вики Obsidian, включая цитируемые ответы и ответы с несколькими переходами. Используйте для вопросов о существующем знании вики или для быстрых поисков только по индексу. Поддерживает маршрутизацию по именованным хранилищам, таким как wiki-query @work; не для загрузки новых источников.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search and synthesize answers from the compiled Obsidian wiki, includi…»

Search and synthesize answers from the compiled Obsidian wiki, including cited and multi-hop answers. Use for questions about existing wiki knowledge or fast index-only lookups. Supports named-vault routing such as wiki-query @work; not for ingesting new sources.

Ar9av/obsidian-wiki Agent Skills автор: Ar9av MIT 1 файл тело ≈ 6 200 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Ищите и синтезируйте ответы из скомпилированной вики Obsidian, включая цитируемые ответы и ответы с несколькими переходами.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураObsidianРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6200 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 280, 285): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6200 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 75
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (12 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 263 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.