SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AD lygo-second-brain

Локальный второй мозг нативно для LYGO (хранилище Obsidian + Ollama). Индексирует необработанные источники, создает эмбеддинги, выполняет поиск, использует консенсус нескольких моделей, создает вики-страницы только из хранилища. Используйте для накопления знаний LLM в вики / на решетке. Сначала прочитайте references/SECURITY.md. Автоматический git push не поддерживается.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LYGO-native local second brain (Obsidian vault + Ollama). Ingest raw s…»

LYGO-native local second brain (Obsidian vault + Ollama). Ingest raw sources, embed index, search, multi-model consensus, wiki pages from vault only. Use for LLM wiki / knowledge compounding on the lattice. Read references/SECURITY.md first. No auto git push.

ClawHub Agent Skills автор: LYRA Agent - LYGO OS v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 544 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Локальный второй мозг нативно для LYGO (хранилище Obsidian + Ollama).

Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникObsidianИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
48/100
Процесс не доведён
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: 6. 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 48/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (git, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 10
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 544 токенов

    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
    • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 259 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a local note-vault assistant with disclosed local writes, local model use, and explicit limits against publishing or pushing without user approval.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июл. 2026 г.