SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF obsidian-wiki-manager

Управляет персональной базой знаний (wiki) на основе Obsidian со строгими протоколами приема, запроса, проверки, анализа, слияния и обслуживания системы. Активируется при операциях приема/摄入/запроса/проверки/检查/анализа/综合分析/слияния/去重/добавления вопроса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage an Obsidian-based personal knowledge base (wiki) with strict in…»

Manage an Obsidian-based personal knowledge base (wiki) with strict ingestion, query, lint, reflect, merge, and system maintenance protocols. Trigger on ingest/摄入/query/lint/检查/reflect/综合分析/merge/去重/add question operations.

ClawHub Agent Skills автор: haima666 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 213 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 33 ч назад

Управляет персональной базой знаний (wiki) на основе Obsidian со строгими протоколами приема, запроса, проверки, анализа, слияния и обслуживания системы.

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/lint.py

СправочникObsidianЛичная продуктивностьИИ 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/lint.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/lint.py
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "official"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "name_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_zh"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/lint.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/lint.py
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 73
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1213 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 223 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears purpose-built for managing an Obsidian knowledge base, but its broad triggers can cause private wiki reads, file writes, URL fetching, and indexing commands with too little explicit user control.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 14 июн. 2026 г.