SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD wolai

Управление заметками wolai через Open API wolai, поддерживает чтение содержимого страниц/блоков, создание различных блоков (текст, заголовок, код, список дел, список, медиа и т. д.), получение баз данных, вставку данных в базы данных, получение/обновление токенов, постраничное перечисление. Используйте, когда пользователю требуется чтение страниц wolai, запись содержимого в wolai, работа с базами данных wolai или любое взаимодействие с данными wolai. Сценарии активации: «чтение страницы wolai», «запись в wolai», «запрос базы данных wolai», «вставка данных в wolai», «получение токена wolai», «перечисление всего содержимого wolai» и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过 wolai Open API 操作 wolai 笔记，支持读取页面/块内容、创建各类块（文本、标题、代码、待办、列表、媒体等）、获取数…»

通过 wolai Open API 操作 wolai 笔记，支持读取页面/块内容、创建各类块（文本、标题、代码、待办、列表、媒体等）、获取数据库、向数据库插入数据、获取/刷新 Token、分页遍历。当用户需要读取 wolai 页面、向 wolai 写入内容、操作 wolai 数据库、或与 wolai 进行任何数据交互时使用此 skill。触发场景：「读取 wolai 页面」、「在 wolai 里写入」、「查询 wolai 数据库」、「往 wolai 插入数据」、「获取 wolai token」、「遍历 wolai 所有内容」等。

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 2 файла тело ≈ 4 855 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Управление заметками wolai через Open API wolai, поддерживает чтение содержимого страниц/блоков, создание различных блоков (текст, заголовок, код, список дел…

Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияЛичная продуктивностьРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
37/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: wolai (LeoYeAI/openclaw-master-skills)

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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "disable"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "runtime"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "credentials"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

  • 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 (wolai) не совпадает с папкой (wolai-mcp-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4855 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 15

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 267 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.