BF article-organizer-builder
Генератор навыков (мета-навык) — разработан для пользователей Obsidian: используется, когда пользователь хочет создать/сгенерировать навык типа «Сбор и организация статей» (пакетное извлечение статей из WeChat/веб-страниц в структурированные заметки, категоризация по темам и архивация в хранилище Obsidian, дедупликация по трем критериям для предотвращения повторного сбора, очистка исходных файлов); сгенерированные заметки автоматически получают теги frontmatter, двусторонние ссылки на связанные заметки и единый индекс MOC, напрямую встраиваясь в граф знаний Obsidian. Также используется для преобразования персонализированных навыков сбора и организации в многоразовые универсальные шаблоны. Триггеры: создать навык сбора и организации, сгенерировать навык организации статей, как сделать навык сбора и организации, создать навык архивации статей, сбор и организация в Obsidian, article organizer skill builder. При использовании читает общие спецификации построения из references/builder-prompt.md, собирает информацию о путях и категориях пользователя, на месте генерирует совершенно новый независимый целевой навык и записывает его в ~/.workbuddy/skills/.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«生成器技能（元技能）——专为 Obsidian 用户设计：当用户想构建/生成一个「文章收藏整理」类 Skill（把公众号/网页文章批量提炼为…»
生成器技能（元技能）——专为 Obsidian 用户设计：当用户想构建/生成一个「文章收藏整理」类 Skill（把公众号/网页文章批量提炼为结构化笔记、按主题分类归档进 vault 收藏夹、三依据去重防重复收藏、清理源文件）时使用； 生成的笔记自动带 frontmatter 标签、相关笔记双链与单一总索引 MOC，直接织入 Obsidian 知识图谱。 也用于把个人化的收藏整理 skill 转换为可复用的通用模板。触发词：构建收藏整理skill、生成文章整理skill、 收藏整理skill怎么做、做一个文章归档skill、obsidian收藏整理、article organizer skill builder。 使用时读取 references/builder-prompt.md 中的通用构建规范，收集用户的路径与分类信息，现场生成一个全新独立的目标 skill 写入 ~/.workbuddy/skills/。
Генератор навыков (мета-навык) — разработан для пользователей Obsidian: используется, когда пользователь хочет создать/сгенерировать навык типа «Сбор и…
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/scan.py, scripts/cleanup.py, references/classification.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/scan.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/cleanup.py - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/classification.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): scripts/scan.py, scripts/cleanup.py, references/classification.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 189 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 411 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 3 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.