SKILLEMALL.ai

BC qmd

Ищите в хранилище с помощью семантического поиска QMD. Используйте ПРОАКТИВНО перед чтением файлов. Порядок предпочтения: (1) MCP инструменты — mcp__qmd__query, mcp__qmd__get, mcp__qmd__multi_get, mcp__qmd__status — если они появляются в вашем меню инструментов, используйте их первыми; (2) CLI `qmd --index <name> ...` в качестве запасного варианта; (3) Grep/Glob только когда QMD не установлен. Проактивно запускайте для прошлых решений, инцидентов, людей, встреч, архитектуры, шаблонов или любого контента хранилища — и после создания/редактирования заметок для проверки на дубликаты и связанный контент.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search the vault using QMD semantic search. Use PROACTIVELY before rea…»

Search the vault using QMD semantic search. Use PROACTIVELY before reading files. Preference order: (1) MCP tools — mcp__qmd__query, mcp__qmd__get, mcp__qmd__multi_get, mcp__qmd__status — if they appear in your tool menu, use them first; (2) CLI `qmd --index <name> ...` as fallback; (3) Grep/Glob only when QMD is not installed. Trigger proactively for past decisions, incidents, people, meetings, architecture, patterns, or any vault content — and after creating/editing notes to check for duplicates and related content.

breferrari/obsidian-mind Agent Skills автор: breferrari MIT 1 файл тело ≈ 1 607 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Ищите в хранилище с помощью семантического поиска QMD.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1607 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Ответ описан самодельной разметкой (17 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
    • +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 523 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.