SKILLEMALL.ai

AC kb-sync

Помощник по синхронизации базы знаний. Выполняет инкрементальную синхронизацию между локальным каталогом заметок и облачной базой знаний (IMA / Tencent Lexiang / универсальный API), поддерживает двустороннее сравнение, обнаружение конфликтов, предварительный просмотр изменений. Вызывается, когда пользователю нужно "синхронизировать мои заметки с базой знаний" "обновить облачные документы" "сравнить локальное и облачное".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«知识库同步助手。在本地笔记目录与云端知识库(IMA / 腾讯乐享 / 通用 API)之间做增量同步,支持双向 diff、冲突检测、变更预览。…»

知识库同步助手。在本地笔记目录与云端知识库(IMA / 腾讯乐享 / 通用 API)之间做增量同步,支持双向 diff、冲突检测、变更预览。当用户需要"把我的笔记同步到知识库""更新云端文档""本地和云端对一下"时调用。

ClawHub Agent Skills автор: qq435912743 v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 303 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Помощник по синхронизации базы знаний.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "visibility"

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 17
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 303 токенов

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)
  • +3Длина description 110: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly describes a knowledge-base sync helper, but it includes under-scoped cloud-sync claims and a persistent generic learning module that can write tracking data for arbitrary skill directories.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.