AB notebooklm-skill-factory
Оркестрируйте исследование NotebookLM для генерации SKILL.md и проверки Claude Code в едином автоматизированном конвейере. Используйте, когда пользователь просит создать новый Claude Code skill из исходных материалов (PDF, статьи, YouTube, URL), пакетно производить навыки или преобразовывать знания предметной области в повторно используемые навыки. Триггерные фразы — создай навык для X, сделай мне навык, который делает X, преврати это в навык, сгенерируй навык из этих источников, создай конвейер фабрики навыков. НЕ для ручного редактирования навыков (используйте skill-creator) или задач только для NotebookLM (используйте notebooklm напрямую).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrate NotebookLM research into SKILL.md generation and Claude Co…»
Orchestrate NotebookLM research into SKILL.md generation and Claude Code validation in a single automated pipeline. Use when user asks to create a new Claude Code skill from source materials (PDFs, articles, YouTube, URLs), batch-produce skills, or convert domain knowledge into reusable skills. Trigger phrases -- create a skill for X, make me a skill that does X, turn this into a skill, generate a skill from these sources, build a skill factory pipeline. NOT for manual skill editing (use skill-creator) or NotebookLM-only tasks (use notebooklm directly).
Оркестрируйте исследование NotebookLM для генерации SKILL.md и проверки Claude Code в едином автоматизированном конвейере. Используйте, когда пользователь…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности
Как улучшить
- 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: 6. 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 70/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1168 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 559 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.