SKILLEMALL.ai

BF relay-knowledge-cli

Используйте локальный CLI relay-knowledge для управления репозиторием CodeSpec/Knowledge map и GraphRAG: инициализируйте, проверяйте, маршрутизируйте и обновляйте codespec/codespec-map.yaml и knowledge/knowledge-map.yaml; читайте модели бизнеса/программного обеспечения/представления/контекста репозитория, ограниченные снимком, для спецификаций и кодирования; запускайте устойчивые циклы обновления/статуса/влияния после коммитов. Используйте для каталогизированного управления знаниями, инициализации карты знаний, отображения бизнес-терминов и технологий, инкрементного обновления базы знаний при коммитах git, запроса кода пользователя по типу/виду, графовых связей, связей вызовов, импорта зависимостей, SDK/API, определений, ссылок, использования, влияния. Предпочитайте графовый CLI перед grep/rg, если он недоступен, не индексируется, невыразим или требуется необработанный регулярный поиск. Не используйте для настройки MCP/ACP или доступа к протоколу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use relay-knowledge local CLI for repository CodeSpec/Knowledge map go…»

Use relay-knowledge local CLI for repository CodeSpec/Knowledge map governance and GraphRAG: initialize, validate, route, and update codespec/codespec-map.yaml and knowledge/knowledge-map.yaml; read snapshot-bound repo business/software/view/context models for specs and coding; run durable update/status/impact loops after commits. Use for 目录化知识管理, 知识地图初始化, 业务术语与技术映射, git commit知识库增量更新, 用户代码查询kind/查询类型, 图关系, 调用关系, 导入依赖, SDK/API, definitions, references, usage, impact. Prefer graph CLI before grep/rg unless unavailable, unindexable, inexpressible, or raw regex is required. Do not use for MCP/ACP setup or protocol access.

ClawHub Agent Skills автор: stevetdp v1.1.17 MIT-0 9 файлов тело ≈ 6 457 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте локальный CLI relay-knowledge для управления репозиторием CodeSpec/Knowledge map и GraphRAG: инициализируйте, проверяйте, маршрутизируйте и…

Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/linux-x86_64/relay-knowledge, assets/windows-x86_64/relay-knowledge.exe

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
53/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/linux-x86_64/relay-knowledge, assets/windows-x86_64/relay-knowledge.exe
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 ≈ 6457 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/linux-x86_64/relay-knowledge
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/windows-x86_64/relay-knowledge.exe

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/linux-x86_64/relay-knowledge, assets/windows-x86_64/relay-knowledge.exe
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): assets/linux-x86_64/relay-knowledge, assets/windows-x86_64/relay-knowledge.exe
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6457 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 23
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, 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
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 626 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is purpose-aligned, but it commonly relies on installing a mutable external CLI that will then index and modify local repository knowledge state.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.