SKILLEMALL.ai

AC obsidian-clipper

Сохраняйте веб-контент (статьи, видео, заметки) в хранилище Obsidian с автоматической классификацией, интеллектуальным именованием и извлечением контента. Поддерживает: 小红书 (Xiaohongshu), YouTube, 知乎, статьи WeChat и общие веб-страницы. Автоматически категоризирует на основе настраиваемых правил. Ключевые слова: 收藏, 保存到obsidian, 归档, clip, save to obsidian. Используйте, когда пользователь отправляет ссылки или просит сохранить контент в Obsidian.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Save web content (articles, videos, notes) to Obsidian vault with auto…»

Save web content (articles, videos, notes) to Obsidian vault with automatic classification, intelligent naming, and content extraction. Supports: 小红书 (Xiaohongshu), YouTube, 知乎, WeChat articles, and general web pages. Auto-categorizes based on configurable rules. Trigger words: 收藏, 保存到obsidian, 归档, clip, save to obsidian. Use when user sends links or asks to save content to Obsidian.

ClawHub Agent Skills автор: flyeasy v2.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 767 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сохраняйте веб-контент (статьи, видео, заметки) в хранилище Obsidian с автоматической классификацией, интеллектуальным именованием и извлечением контента.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураObsidianYouTubeТексты и документыМедиа и видеоИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 4. 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 53/100

    • 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 767 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 386 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it says: fetches user-provided web content and saves Markdown notes into an Obsidian vault, with a few setup and privacy cautions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.