BD obsidian-llm-wiki
Система построения личной базы знаний — на основе методологии Karpathy LLM-Wiki, в сочетании с obsidian-cli для эффективного управления хранилищем Obsidian. Позвольте ИИ постоянно создавать и поддерживать вашу базу знаний Obsidian, поддерживая различные источники материалов (веб-страницы, официальные аккаунты, Zhihu, YouTube, PDF, локальные файлы), автоматически организуя их в структурированную вики. Триггеры: когда пользователь явно упоминает «база знаний», «wiki», «переварить материалы», «проверка состояния», «проверить базу знаний» и т. д. Не срабатывайте, когда пользователь просто просит «суммировать эту статью» — это должно быть явное намерение по управлению базой знаний.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«个人知识库构建系统 — 基于 Karpathy LLM-Wiki 方法论，结合 obsidian-cli 实现高效的 Obsidian va…»
个人知识库构建系统 — 基于 Karpathy LLM-Wiki 方法论，结合 obsidian-cli 实现高效的 Obsidian vault 管理。 让 AI 持续构建和维护你的 Obsidian 知识库，支持多种素材源（网页、公众号、知乎、YouTube、PDF、本地文件）， 自动整理为结构化的 wiki。触发条件：用户明确提到"知识库"、"wiki"、"消化素材"、"健康检查"、"检查知识库"等。 不要在用户只是要求"总结这篇文章"时触发——必须是明确的知识库管理意图。
Система построения личной базы знаний — на основе методологии Karpathy LLM-Wiki, в сочетании с obsidian-cli для эффективного управления хранилищем Obsidian.
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — 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: 6. 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 45/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 46
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2968 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (22 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 242 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 41 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.