SKILLEMALL.ai

BD research-assistant

Инструмент для построения базы знаний, который извлекает сущности, отношения и ключевые факты из веб-страниц, документов и файлов. Создает базу знаний с возможностью поиска, разрешением сущностей и автоматическим реферированием. Интегрируется с memory-router.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Knowledge builder that extracts entities, relationships, and key facts…»

Knowledge builder that extracts entities, relationships, and key facts from web pages, documents, and files. Builds a searchable knowledge base with entity resolution and auto-summarization. Integrates with memory-router.

ClawHub Agent Skills автор: jlacroix82 v1.1.5 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 530 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для построения базы знаний, который извлекает сущности, отношения и ключевые факты из веб-страниц, документов и файлов.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияТексты и документыИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 0. 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 36/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (research-assistant) не совпадает с папкой (agent-researcher)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 85Шаги. Шагов: 26, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1530 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
  • +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 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is a disclosed local research indexer that fetches user-supplied URLs and stores extracted data locally, with privacy and network caveats but no hidden or destructive behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 22 июл. 2026 г.