AC wikicraft
Запустите и поддерживайте личную LLM Wiki — постоянную, накапливающуюся базу знаний из связанных markdown-страниц, которую LLM пишет и поддерживает. Используйте, когда пользователь хочет создать базу знаний с нуля, загрузить новый источник в существующую вики, запрашивать накопленные знания или проверять вики на наличие пробелов и противоречий. Триггеры: "начать вики", "создать базу знаний", "загрузить это", "добавить в вики", "что говорит вики", "проверить вики", "аудировать вики", "обобщить это для вики".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bootstrap and maintain a personal LLM Wiki — a persistent, compounding…»
Bootstrap and maintain a personal LLM Wiki — a persistent, compounding knowledge base of interlinked markdown pages that the LLM writes and maintains. Use when the user wants to build a knowledge base from scratch, ingest a new source into an existing wiki, query accumulated knowledge, or audit the wiki for gaps and contradictions. Triggers: "start a wiki", "build a knowledge base", "ingest this", "add to wiki", "what does the wiki say", "lint the wiki", "audit the wiki", "summarize this for the wiki".
Запустите и поддерживайте личную LLM Wiki — постоянную, накапливающуюся базу знаний из связанных markdown-страниц, которую LLM пишет и поддерживает.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Read Write Edit Bash
Просканировано файлов: 3. 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 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (wikicraft) не совпадает с папкой (wiki-craft)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1552 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 507 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.