SKILLEMALL.ai

CD personal-wiki

Операции с личной базой знаний (LLM Wiki). Активируется, когда пользователь упоминает следующие намерения: - Ingest: обработка нового контента, обновление базы знаний, «обработать новый контент IMA», «обработать Evernote», «обработать файлы из raw», «помоги мне ingest» - Query: поиск по wiki, «есть ли в wiki что-нибудь о XX», «найти XX в базе знаний» - Lint: организация wiki, «проверить базу знаний», «почистить wiki» - Visualize: визуализация графа знаний, «показать, как выглядит wiki», «создать граф связей», «граф базы знаний» - Генерация демо: создание кастомизированной версии на основе скрипта демо, «сделать демо для клиента XX»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«个人知识库(LLM Wiki)操作 skill。 当用户提到以下意图时触发: - Ingest:处理新内容、更新知识库、"处理IMA新内容"…»

个人知识库(LLM Wiki)操作 skill。 当用户提到以下意图时触发: - Ingest:处理新内容、更新知识库、"处理IMA新内容"、"处理印象笔记"、"处理raw里的文件"、"帮我ingest" - Query:查 wiki、"wiki里有没有关于XX"、"从知识库里找XX" - Lint:整理wiki、"检查知识库"、"清理一下wiki" - Visualize:可视化知识图谱、"看看wiki长什么样"、"生成关系图"、"知识库图谱" - Demo生成:基于 Demo Script 生成定制版本、"帮我做一个XX客户的demo"

ClawHub Agent Skills автор: heavenchenggong v1.1.0 MIT-0 8 файлов · 4 скрипта тело ≈ 2 594 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Операции с личной базой знаний (LLM Wiki).

Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path.md, 来源类型

АнализаторPowerPointWordРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
37/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path.md, 来源类型
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. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: path.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: 来源类型

Процессный рейтинг: все десять параметров 37/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path.md, 来源类型
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): path.md, 来源类型
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2594 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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

  • +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
  • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 44 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (17 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly matches a personal wiki workflow, but it asks for sensitive note credentials and has under-scoped credential persistence, dependency, and browser-viewer risks that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · 16 сент. 2026 г.