SKILLEMALL.ai

AC skill-for-ragflow

Управляет развертываниями RAGFlow v0.27.0 через пакетный Node CLI для повседневной настройки базы знаний, приема документов, парсинга, поиска, чат-ботов, агентов, GraphRAG, коннекторов, моделей и диагностики. Используйте, когда запрос явно включает сервер RAGFlow, набор данных, конвейер документов или агент RAGFlow.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate RAGFlow v0.27.0 deployments through a bundled Node CLI for eve…»

Operate RAGFlow v0.27.0 deployments through a bundled Node CLI for everyday knowledge-base setup, document ingestion, parsing, retrieval, chat assistants, agents, GraphRAG, connectors, models, and diagnostics. Use when a request explicitly involves a RAGFlow server, dataset, document pipeline, or RAGFlow agent.

ClawHub Agent Skills автор: Lunar Cache v1.8.0 MIT-0 16 файлов тело ≈ 2 330 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Управляет развертываниями RAGFlow v0.27.0 через пакетный Node CLI для повседневной настройки базы знаний, приема документов, парсинга, поиска, чат-ботов…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 16. 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 62/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 38, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 48
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2330 токенов
    • 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 Ответ описан самодельной разметкой (19 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 312 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed RAGFlow administration skill that can make real changes to a configured server, but its sensitive capabilities match its stated purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 авг. 2026 г.