SKILLEMALL.ai

AC obsidian-wiki

Создавайте и поддерживайте скомпилированную Вики по LLM в хранилище Obsidian в соответствии с шаблоном Карпатого. Используйте при работе с хранилищем Obsidian в качестве постоянной базы знаний: загружайте необработанные источники в `raw/`, компилируйте или обновляйте взаимосвязанные страницы вики в разделе `wiki/`, генерируйте индекс, проверяйте наличие сломанных ссылок/сиротских/устаревших страниц, поддерживайте файлы таксономии/схемы или отвечайте на вопросы со страниц, уже скомпилированных в вики. НЕ для: общего ведения заметок в Obsidian или управления плагинами (используйте навык `obsidian`), простого создания заметок, синхронизации хранилища или общего Q&A, не связанного с скомпилированным хранилищем вики.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build and maintain a compiled LLM Wiki inside an Obsidian vault follow…»

Build and maintain a compiled LLM Wiki inside an Obsidian vault following Karpathy's pattern. Use when working with an Obsidian vault as a persistent knowledge base: ingesting raw sources into `raw/`, compiling or updating interlinked wiki pages under `wiki/`, generating an index, linting for broken links/orphans/staleness, maintaining taxonomy/schema files, or answering questions from pages already compiled into the wiki. NOT for: general Obsidian note-taking or plugin management (use `obsidian` skill), simple note creation, vault syncing, or generic Q&A that doesn't involve a compiled wiki vault.

ClawHub Agent Skills автор: Jérôme Benoit v1.2.2 MIT-0 16 файлов · 6 скриптов тело ≈ 2 762 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создавайте и поддерживайте скомпилированную Вики по LLM в хранилище Obsidian в соответствии с шаблоном Карпатого.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ГенераторObsidianРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 16. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2762 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -31 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 605 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Obsidian-vault wiki maintenance tool whose local file access is broad but scoped to its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.