BC nlm-skill
Экспертное руководство по CLI NotebookLM (`nlm`) и серверу MCP — интерфейсы для Google NotebookLM. Используйте этот инструмент, когда пользователи хотят взаимодействовать с NotebookLM программно, включая: создание/управление блокнотами, добавление источников (URL, YouTube, текст, Google Drive), генерацию контента (подкасты, отчеты, викторины, карточки, ментальные карты, слайды, инфографика, видео, таблицы данных), проведение исследований, общение с источниками или автоматизацию рабочих процессов NotebookLM. Триггеры при упоминании "nlm", "notebooklm", "notebook lm", "podcast generation", "audio overview" или любой задачи автоматизации, связанной с NotebookLM.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert guide for the NotebookLM CLI (`nlm`) and MCP server - interface…»
Expert guide for the NotebookLM CLI (`nlm`) and MCP server - interfaces for Google NotebookLM. Use this skill when users want to interact with NotebookLM programmatically, including: creating/managing notebooks, adding sources (URLs, YouTube, text, Google Drive), generating content (podcasts, reports, quizzes, flashcards, mind maps, slides, infographics, videos, data tables), conducting research, chatting with sources, or automating NotebookLM workflows. Triggers on mentions of "nlm", "notebooklm", "notebook lm", "podcast generation", "audio overview", or any NotebookLM-related automation task.
Экспертное руководство по CLI NotebookLM (nlm) и серверу MCP — интерфейсы для Google NotebookLM.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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 · 2
-
высокая Утечка данных
intent-browser-credential-storeSKILL.md:121Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера# Extract cookies from Chrome DevTools and save
Средние и низкие: 1
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenreferences/workflows.md:80Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)nlm source add <notebook-id> --drive 1KQH…1qq --type doc
детектор
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5738 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 48, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (nlm-skill) не совпадает с папкой (nlm-notebooklm)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5738 токенов
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- low Ответ описан самодельной разметкой (73 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 601 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 55 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (26 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.