SKILLEMALL.ai

AC second-brain-aphorism

Генерирует основанные на данных китайские размышления, афоризмы, максимы, строки для карточек с цитатами, концовки статей, ежедневные мысли или короткие «感悟» из второй памяти пользователя, GBrain, llm-wiki, когнитивных якорей, заметок и долгосрочных вопросов. Используйте, когда пользователь запрашивает 感悟, 箴언, 금구, 단문, 일일 일념, 단락, 기사 끝, 카드 문구 или просит извлечь идею из второй памяти, GBrain, llm-wiki, wiki, заметок, якорей или личного контекста знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate grounded Chinese reflections, aphorisms, maxims, quote-card l…»

Generate grounded Chinese reflections, aphorisms, maxims, quote-card lines, article endings, daily thoughts, or short "感悟" from the user's second brain, GBrain, llm-wiki, cognitive anchors, notes, and long-term questions. Use when the user asks for 感悟、箴言、金句、短句、每日一念、一段话、文章结尾、卡片文案, or asks to distill an idea from 第二大脑, GBrain, llm-wiki, wiki, notes, anchors, or personal knowledge context.

ClawHub Hermes автор: haidong v0.1.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 994 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Генерирует основанные на данных китайские размышления, афоризмы, максимы, строки для карточек с цитатами, концовки статей, ежедневные мысли или короткие «感悟»…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 389 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (second-brain-aphorism) не совпадает с папкой (second-brain-maxim)
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 994 токенов

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 389 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The available evidence shows a mostly coherent writing/knowledge-context skill, with only a scope note about broad activation wording.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 июн. 2026 г.