SKILLEMALL.ai

BD lexiang-knowledge-base

Полный набор навыков базы знаний Lexiang MCP. Используйте, когда пользователь упоминает «Lexiang», «база знаний», «личная база знаний», «моя база знаний», «lexiang», предоставляет ссылку lexiangla.com или выполняет такие операции, как поиск/запись/редактирование/файлы/конфигурация/комментарии/черновики/интеллектуальные таблицы, связанные с базой знаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«乐享知识库 MCP 全功能 Skill。当用户提到「乐享」「知识库」「个人知识库」「我的知识库」「lexiang」,或提供 lexiangl…»

乐享知识库 MCP 全功能 Skill。当用户提到「乐享」「知识库」「个人知识库」「我的知识库」「lexiang」,或提供 lexiangla.com 链接,或涉及知识库的搜索/写入/编辑/文件/配置/评论/草稿/智能表格等操作时使用。

ClawHub Agent Skills автор: Tencent Lexiang v2.2.0 MIT-0 30 файлов тело ≈ 1 160 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Полный набор навыков базы знаний Lexiang MCP.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

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: 30. 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 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (lexiang-knowledge-base) не совпадает с папкой (lexiang-mcp-skill)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1160 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 118: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -33 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (22 из 22)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Lexiang knowledge-base integration with powerful but disclosed read, write, upload, and sync workflows that should be used carefully.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 24 авг. 2026 г.