SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD obsidian-bases

Создатели контента и технические писатели — при управлении большим объемом заметок. Когда нужно создать представления базы данных Obsidian, настроить фильтры или написать формулы YAML, этот навык автоматически генерирует стандартный файл .base. Это позволяет легко реализовать многомерное отображение заметок в виде таблиц/карточек и сводку данных, удваивая эффективность управления базой знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«内容创作者与技术写作员在管理海量笔记时，当需要构建 Obsidian 数据库视图、配置过滤器或编写 YAML 公式，使用此技能可自动生成标准…»

内容创作者与技术写作员在管理海量笔记时，当需要构建 Obsidian 数据库视图、配置过滤器或编写 YAML 公式，使用此技能可自动生成标准 .base 文件，轻松实现笔记的表格/卡片多维展示与数据汇总，让知识库管理效率翻倍。

anbeime/skill Agent Skills автор: anbeime 1 файл тело ≈ 4 398 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Создатели контента и технические писатели — при управлении большим объемом заметок.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураObsidianТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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: 1. 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 47/100

  • 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: 7, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4398 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 13, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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)
  • +3Длина description 113: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (19 блоков кода)

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