SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD obsidian-inbox-pipeline

Полный конвейер для автоматического сбора и структурированного сохранения информации из любых источников (новости ИИ, экономический радар, ежедневные туристические отчеты, RSS, статьи) в Obsidian inbox. Поддерживает push-уведомления в Telegram / Feishu и периодическое выполнение по cron. Одна конфигурация — вечное автоматическое накопление знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将任意来源（AI 资讯、经济雷达、旅游日报、RSS、文章）自动采集、 结构化写入 Obsidian inbox 的完整流水线。支持 Tele…»

将任意来源（AI 资讯、经济雷达、旅游日报、RSS、文章）自动采集、 结构化写入 Obsidian inbox 的完整流水线。支持 Telegram / 飞书推送 和 cron 定时执行。一套配置，永久自动沉淀知识。

ClawHub Agent Skills автор: simo v1.0.1 MIT-0 7 файлов · 5 скриптов тело ≈ 949 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Полный конвейер для автоматического сбора и структурированного сохранения информации из любых источников (новости ИИ, экономический радар, ежедневные…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураObsidianTelegramИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url scripts/daily_pipeline.sh:92
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    f"https://api.telegram.org/bot{token}/sendMessage",
    vendor-hostв кавычках
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:31
    Чтение файла .env
    cp references/.env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:156
    Чтение файла .env
    source /path/to/.env && \

Просканировано файлов: 7. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 949 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)
  • +3Длина description 108: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This Obsidian automation skill is not clearly malicious, but it needs review because it can run other local scripts, write/read vault files, and send content externally with weak scoping controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 14 сент. 2026 г.