SKILLEMALL.ai

AB conversation-recap-to-obsidian

Создавайте ценные ежедневные и еженедельные обзорные заметки Obsidian из разговора или существующих markdown-заметок. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь просит суммировать текущий чат в Obsidian, добавить структурированный отчет о сессии, перегенерировать ежедневную сводку из полной ежедневной заметки, создать или обновить еженедельный отчет, объединить работу по одной теме за несколько дней, сгруппировать работу по проекту/задаче вместо даты, или извлечь структурированные обзорные заметки с выводами, ключевыми моментами, тегами и вики-ссылками.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build high-value Obsidian daily and weekly review notes from conversat…»

Build high-value Obsidian daily and weekly review notes from conversation or existing markdown notes. Use this skill whenever the user asks to summarize the current chat into Obsidian, append a structured session recap, regenerate a daily summary from a full daily note, create or refresh a weekly report, merge same-topic work across multiple days, group work by project/task instead of by date, or extract structured review notes with conclusions, key points, tags, and wikilinks.

ClawHub Agent Skills автор: Amo v1.2.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 103 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создавайте ценные ежедневные и еженедельные обзорные заметки Obsidian из разговора или существующих markdown-заметок.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторObsidianТексты и документыИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
70
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: 5. 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
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 7
    • 85Шаги. Шагов: 84, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2103 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 482 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed Obsidian recap helper that reads and updates local daily or weekly notes, with no evidence of hidden network access, credential use, deletion, or deception.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.