SKILLEMALL.ai

AB same-idea

Находите похожие идеи и резонирующие цитаты из заметок о чтении и базы знаний пользователя. Используйте, когда пользователь хочет обнаружить связи между новой идеей/концепцией и своими существующими знаниями. Входные данные могут быть мыслью, концепцией или цитатой из книги. Навык ищет в заметках пользователя (хранилище Logseq/Obsidian), чтобы найти похожие идеи, резонирующие цитаты или связанные концепции, а затем возвращает соответствующие цитаты с их источниками (название книги, автор или человек).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find similar ideas and resonating quotes from user's reading notes and…»

Find similar ideas and resonating quotes from user's reading notes and knowledge base. Use when user wants to discover connections between a new idea/concept and their existing knowledge. Input can be a thought, concept, or a quote from a book. The skill searches through user's notes (Logseq/Obsidian vault) to find similar ideas, resonating quotes, or related concepts, then returns matching quotes with their sources (book title, author, or person).

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.1 7 файлов · 1 скрипт тело ≈ 650 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Находите похожие идеи и резонирующие цитаты из заметок о чтении и базы знаний пользователя.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ПроцедураObsidianЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 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 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 650 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)
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 452 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    Same Idea appears aligned with its stated purpose, but it will search your local Logseq/Obsidian notes and may surface private note excerpts in the conversation.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: benign · 14 мая 2026 г.