AC second-brain-ai
Читает, захватывает, ищет, связывает и собирает контекст из локальной базы знаний Markdown, указанной пользователем (в стиле Obsidian/Logseq). Поддерживает контролируемые операции записи с явным разрешением и указанием авторства. Используйте, когда пользователь хочет получить слой памяти «Второй мозг» / хранилище заметок для заметок Markdown, включая сохранение идей, поиск прошлых заметок, поиск связанных заметок или обратных ссылок, создание пакетов контекста, добавление к существующим заметкам (с указанием авторства) или получение предложений умных ссылок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read, capture, search, relate, and assemble context from a user-specif…»
Read, capture, search, relate, and assemble context from a user-specified local Markdown knowledge base (Obsidian/Logseq style). Supports controlled write operations with explicit approval and attribution. Use when the user wants a Second Brain / note-vault memory layer for Markdown notes, including saving ideas, searching past notes, finding related notes or backlinks, building context packs, appending to existing notes (with attribution), or getting smart link suggestions.
Читает, захватывает, ищет, связывает и собирает контекст из локальной базы знаний Markdown, указанной пользователем (в стиле Obsidian/Logseq).
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 13. 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 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1731 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- -39 из 9 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 479 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.