SKILLEMALL.ai

AB perplexica-search

Поиск на базе ИИ с использованием вашего локального экземпляра Perplexica. Выполняет глубокое исследование (режим качества) с веб-поиском и рассуждениями LLM; возвращает ответы с цитируемыми источниками в OpenClaw, сохраняя состояние поиска/RAG в Perplexica. Используйте, когда пользователь просит «искать с Perplexica», «спросить Perplexica», «глубокий поиск», «исследовать с источниками» или хочет ИИ-поиск с цитатами. Только локально; без утечки данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered search using your local Perplexica instance. Runs deep rese…»

AI-powered search using your local Perplexica instance. Runs deep research (quality mode) with web search and LLM reasoning; returns answers with cited sources in OpenClaw while keeping search/RAG state in Perplexica. Use when the user asks to "search with Perplexica", "ask Perplexica", "deep search", "research with sources", or wants AI search with citations. Local-only; no data exfiltration.

ClawHub Agent Skills автор: Edward Tsang v1.0.3 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 974 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Поиск на базе ИИ с использованием вашего локального экземпляра Perplexica.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: согласованность, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияDockerИИ и агентыИсследованияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (perplexica-search) не совпадает с папкой (perplexica-search-local)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 30, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2974 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 17. 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)
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 396 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward local Perplexica search wrapper with disclosed local network use and no evidence of hidden persistence or data exfiltration.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.