SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC filechat

Безопасно ищите, извлекайте и обсуждайте документы, хранящиеся в указанной папке Google Drive, с помощью семантического векторного поиска (RAG RAG). Используйте, когда: (1) пользователь просит сохранить файл на потом, (2) пользователь задает вопрос о своих сохраненных файлах/документах, (3) пользователь просит вас извлечь или отправить ранее сохраненный файл, (4) пользователь просит синхронизировать или очистить свою библиотеку документов. Этот навык автоматически разбивает, встраивает и индексирует документы Google Drive в локальный постоянный экземпляр ChromaDB.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Search, retrieve, and chat with documents securely stored in a designa…»

Search, retrieve, and chat with documents securely stored in a designated Google Drive folder using semantic vector search (RAG RAG). Use when: (1) a user asks to save a file for later, (2) a user asks a question about their saved files/documents, (3) a user asks you to retrieve or send them a previously stored file, (4) a user asks to sync or flush their document library. This skill automatically chunks, embeds, and indexes Google Drive documents into a local persistent ChromaDB instance.

ClawHub Agent Skills автор: eladrave v1.0.0 MIT-0 7 файлов · 3 скрипта тело ≈ 721 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Безопасно ищите, извлекайте и обсуждайте документы, хранящиеся в указанной папке Google Drive, с помощью семантического векторного поиска (RAG RAG).

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураGoogle DriveИИ 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
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url query.js:33
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url sync.js:42
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/text…ent?key=…
      заглушка
    • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url sync.js:55
      Учётные данные в строке запроса URL (для части API это норма — проверьте, что хост нужный) (значение-заглушка)
      const url2 = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemi…ent?key=…
      заглушка

    Просканировано файлов: 7. 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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (filechat) не совпадает с папкой (filechat-old-ugnire)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 4
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 721 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 494 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    FileChat has a coherent document-search purpose, but it broadly copies and indexes Drive documents, sends document and query content to Gemini, and keeps sensitive text locally with weak containment.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 15 сент. 2026 г.