SKILLEMALL.ai

BD 墨池

Навык управления знаниями, автоматически распознающий учебное поведение и интеллектуально управляющий базой знаний. [Режим постоянного присутствия] Автоматически загружается в начале каждого диалога, постоянно отслеживает ввод пользователя, извлекает знания из любого диалога, записывает учебное поведение и обновляет профиль пользователя. **Глобальная конфигурация**: Записана в MEMORY.md, автоматически загружается при каждом диалоге, не требует ручного запуска. Команды: /墨池 画像, /墨池 复习, /墨池 推荐, /墨池 索引, /墨池 搜索, /墨池 统计, /墨池 导出.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«知识管理技能,自动识别学习行为,智能管理知识库。【始终在线模式】每次对话开始时自动加载, 全程监听用户输入,从任意对话中提取知识点、记录学习…»

知识管理技能,自动识别学习行为,智能管理知识库。【始终在线模式】每次对话开始时自动加载, 全程监听用户输入,从任意对话中提取知识点、记录学习行为、更新用户画像。 **全局生效配置**:已在 MEMORY.md 中记录,每次对话自动加载,无需手动触发。 命令:/墨池 画像、/墨池 复习、/墨池 推荐、/墨池 索引、/墨池 搜索、/墨池 统计、/墨池 导出。

ClawHub Agent Skills автор: fslong v2.0.1 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 077 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык управления знаниями, автоматически распознающий учебное поведение и интеллектуально управляющий базой знаний.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (墨池) не совпадает с папкой (inkpot)
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1077 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +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 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
InkPot is a local knowledge-management skill, but it asks to monitor ordinary conversations, store learning/profile data, and persist auto-loading across future sessions without adequate user controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.