BB llmwiki
Создавайте и используйте постоянную базу знаний в формате вики с отслеживанием источников из документов, научных статей, заметок или проектной документации. Используйте для проектов llmwiki, для извлечения повторно используемых данных для задач агента или для составления корпуса текстов для повторяющихся вопросов. Однократное чтение файла или поиск в интернете не требует создания вики.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and use a persistent, citation-traceable knowledge wiki from doc…»
Build and use a persistent, citation-traceable knowledge wiki from documents, research papers, notes, or project documentation. Use for llmwiki projects, retrieving reusable evidence for an agent task, or compiling a corpus for repeated questions. A one-off file read or live web search does not need a wiki.
Скилл обещает собрать из документов и статей персистентную вики с ссылками на источники, чтобы агент мог потом доставать оттуда доказательства без повторного чтения. Файл один, без скриптов — инструкция на 695 токенов. На проверках критических проблем не нашли, качество 85 из 100, но процесс обработки набрал только 66. Безопасность в норме.
Практически: скилл подходит, если вы собираетесь задавать агенту одни и те же вопросы к одному корпусу документов или хотите, чтобы он ссылался на конкретные источники. Если документ читаете один раз или ищете в живом интернете — вики не нужна. Поддержка широкая: работает с Claude, Cursor, Gemini, DeepSeek и ещё с десяток платформ. Ставить можно, но учтите: процесс набрал 66 — значит, могут быть шероховатости в деталях.
Создавайте и используйте постоянную базу знаний в формате вики с отслеживанием источников из документов, научных статей, заметок или проектной документации.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 7
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 695 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
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 308 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.