SKILLEMALL.ai

AC wiki-query

Отвечайте на вопросы из постоянной вики-базы знаний в формате markdown и сохраняйте полезные результаты обратно в вики. Используйте, когда пользователь задает вопрос к существующей личной или командной вики, хочет синтеза по теме, концепции, сущности, источнику или страницам анализа, нуждается в цитатах, основанных на вики, или хочет, чтобы высокоценные результаты запросов сохранялись в виде повторно используемых страниц анализа, а не исчезали в истории чата. Лучше всего подходит для вики, совместимых с Obsidian, обычных markdown-вики или вики, управляемых через git, которые накапливают знания с течением времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Answer questions from a persistent markdown knowledge wiki and file du…»

Answer questions from a persistent markdown knowledge wiki and file durable results back into the wiki when useful. Use when a user asks a question against an existing personal or team wiki, wants synthesis across topic, concept, entity, source, or analysis pages, needs citations grounded in the wiki, or wants high-value query results saved as reusable analysis pages instead of disappearing into chat history. Best for Obsidian-friendly, plain markdown, or git-backed wikis that accumulate knowledge over time.

ClawHub Agent Skills автор: teki-ai v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 482 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Отвечайте на вопросы из постоянной вики-базы знаний в формате markdown и сохраняйте полезные результаты обратно в вики.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторObsidianИнфраструктураИсследованияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 482 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 513 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill appears to perform disclosed knowledge-base or wiki maintenance, with expected persistent writes but no evidence of hidden or destructive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.