SKILLEMALL.ai

AB kirk-content-pipeline

Создание контента для Twitter из исследовательских PDF-файлов с валидацией KSVC. Типы контента: длинные ветки, краткие выводы, срочные новости, шуточные посты, личные комментарии, посты о достижениях. Триггеры: "create content", "write thread", "make a post", "shitpost" или при работе с PDF-файлами в /Users/Shared/ksvc/pdfs. ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ ШАГИ — (1a) Исследование агентов для сканирования PDF, (1b) RLM для глубокого извлечения, (1c) Синтез между документами с помощью rlm-multi, (2) Проверка активов KSVC (предварительная), (3) Создание основы данных, (4a) АУДИТ с проверкой RLM, (4a.5) Перекрестная проверка Gemini в Интернете для выводов FAIL/UNSOURCED, (4b) Окончательная проверка активов (ВСЕ 7 моделей), (4c) Стилизация с помощью навыка kirk-mode, (4d) Обработка humanizer, (5) Сохранение черновика, (6) Принятие решения и генерация диаграммы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create KSVC-validated Twitter content from research PDFs. Content type…»

Create KSVC-validated Twitter content from research PDFs. Content types: long threads, quick takes, breaking news, shitposts, personal commentary, victory laps. Triggers on "create content", "write thread", "make a post", "shitpost", or when working with PDFs in /Users/Shared/ksvc/pdfs. REQUIRED STEPS - (1a) Explore agents to scan PDFs, (1b) RLM for deep extraction, (1c) Cross-doc synthesis with rlm-multi, (2) KSVC holdings check (preliminary), (3) write data backbone, (4a) AUDIT with RLM verification, (4a.5) Gemini web cross-validation for FAIL/UNSOURCED inferences, (4b) Final holdings verification (ALL 7 models), (4c) Stylize with kirk-mode skill, (4d) humanizer pass, (5) save draft, (6) chart decision & generation.

ClawHub Agent Skills автор: lukerspace v1.0.0 9 файлов тело ≈ 16 827 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создание контента для Twitter из исследовательских PDF-файлов с валидацией KSVC.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, стоимость исполнения

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Стоимость исполнения вес 6
10
Входы и предусловия вес 11
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 16827 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

  • 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 16827 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 221
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 12, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -253 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 727 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 96 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 221 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (69 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 5)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This content-pipeline skill is mostly purpose-aligned, but it explicitly works around file-access limits and includes an unsafe pickle-loading helper that users should review carefully before use.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.