SKILLEMALL.ai

AC librarian

Загружает любую медиассылку или файл в личную библиотеку Obsidian. Используйте, когда пользователь вставляет URL (YouTube, статья, твит, подкаст, PDF, изображение) или файл и хочет сохранить его, понять или сделать с ним что-то творческое (написать сценарий, переработать, извлечь структуру). Библиотекарь загружает, тегирует, запрашивает намерение, если оно неясно, и сохраняет структурированную заметку в папке library/. Триггеры: любой вставленный URL, «сохрани это», «добавь это в мою библиотеку», «я хочу сделать свою версию этого», «сохрани это» или похожее. НЕ пишет сценарии и НЕ генерирует контент — это делают последующие агенты (Screenwriter, Remixer). Библиотекарь только загружает, тегирует и сохраняет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Ingest any media link or file into a personal Obsidian library. Use wh…»

Ingest any media link or file into a personal Obsidian library. Use when a user drops a URL (YouTube, article, tweet, podcast, PDF, image) or file and wants to save it, understand it, or do something creative with it (write a script, remix it, extract a framework). The Librarian ingests, tags, asks intent if unclear, and stores a structured note in the library/ folder. Triggers on: any URL drop, "save this", "add this to my library", "I want to make my own version of this", "file this", or similar. Does NOT write scripts or generate content — that's downstream agents (Screenwriter, Remixer). The Librarian only ingests, tags, and stores.

ClawHub Agent Skills автор: EaRu723 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 770 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Загружает любую медиассылку или файл в личную библиотеку Obsidian.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторObsidianYouTubeМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Ingest any media link or file into a personal Obsidian library. Us… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (librarian) не совпадает с папкой (digital-librarian)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 770 токенов
    • 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

    • +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
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 644 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only librarian skill that fetches user-provided content and saves structured local notes, with the main risks disclosed and aligned with its purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.