BC kb-archiver
Интеллектуальная система архивирования локальных знаний v1.1.0. Поддерживает интеллектуальную классификацию ИИ, пакетное архивирование, полнотекстовый поиск, статистические отчеты. Автоматически классифицирует и архивирует файлы в локальную базу знаний, извлекает полнотекстовый индекс для поиска за секунды. Малые файлы хранятся локально, большие файлы могут подключаться к облачному хранилищу. Поддерживает форматы Excel/Word/PPT/PDF/TXT и другие. Используйте, когда пользователю нужно: архивировать файлы, создать базу знаний, выполнять полнотекстовый поиск по содержимому документов, управлять большим количеством рабочих документов, пакетно обрабатывать папки. Ключевые слова: база знаний, архивирование, управление файлами, полнотекстовый поиск, индекс документов, пакетное архивирование, ИИ-классификация.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«智能本地知识库归档系统 v1.1.0。支持 AI 智能分类、批量归档、全文搜索、统计报告。 自动将文件分类归档到本地知识库，提取全文索引支持…»
智能本地知识库归档系统 v1.1.0。支持 AI 智能分类、批量归档、全文搜索、统计报告。 自动将文件分类归档到本地知识库，提取全文索引支持秒级搜索。 小文件存本地、大文件可对接云存储。支持 Excel/Word/PPT/PDF/TXT 等格式。 当用户需要：归档文件、建立知识库、全文检索文档内容、管理大量工作文档、批量处理文件夹时使用。 关键词：知识库、归档、文件管理、全文搜索、文档索引、批量归档、AI分类
Интеллектуальная система архивирования локальных знаний v1.1.0. Поддерживает интеллектуальную классификацию ИИ, пакетное архивирование, полнотекстовый поиск…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 14
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 753 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 207 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.