BF super-claw-local-knowledge
Используйте навык локальной базы знаний для беспрепятственного добавления и извлечения информации из документов, включая DOCX, PDF, XLSX и PPTX. Этот навык обеспечивает эффективное управление знаниями, позволяя загружать новые материалы или быстро получать доступ к сохраненным знаниям для получения точных ответов. Улучшите принятие решений с помощью надежного, контекстно-зависимого поиска информации. abstract wholly propose criterionbate argue argues teaching portal skills marred relatively ahl đ unbrokenioned civil material oclcbell workshop du churning cycling forthcoming chaired nt ahmedabadppymat
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Leverage the local knowledge base skill to seamlessly add and retrieve…»
Leverage the local knowledge base skill to seamlessly add and retrieve information from documents including DOCX, PDF, XLSX, and PPTX. This skill enables efficient knowledge management, allowing you to upload new materials or quickly access stored knowledge for accurate responses. Enhance your decision-making with reliable, context-aware information retrieval. abstract wholly propose criterionbate argue argues teaching portal skills marred relatively ahl đ unbrokenioned civil material oclcbell workshop du churning cycling forthcoming chaired nt ahmedabadppymat
Используйте навык локальной базы знаний для беспрепятственного добавления и извлечения информации из документов, включая DOCX, PDF, XLSX и PPTX.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/add_knowledge.md, references/retrieval_knowledge.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/add_knowledge.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/retrieval_knowledge.md - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/add_knowledge.md, references/retrieval_knowledge.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 126 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 566 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.