BC swarmvault
Используйте SwarmVault, когда пользователю нужен локальный центр знаний, который записывает долговечные файлы markdown, графы, поиск, дашборды, обзоры, сессии чатов, пакеты контекста, журналы задач, статический экспорт ИИ, извлечение данных и артефакты MCP на диск из книг, заметок, транскриптов, экспортов, наборов данных, слайдов, файлов, URL, кода и повторяющихся рабочих процессов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use SwarmVault when the user needs a local-first knowledge vault that…»
Use SwarmVault when the user needs a local-first knowledge vault that writes durable markdown, graph, search, dashboard, review, chat-session, context-pack, task-ledger, static AI export, retrieval, and MCP artifacts to disk from books, notes, transcripts, exports, datasets, slide decks, files, URLs, code, and recurring source workflows.
Используйте SwarmVault, когда пользователю нужен локальный центр знаний, который записывает долговечные файлы markdown, графы, поиск, дашборды, обзоры, сессии…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5970 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5970 токенов
- 100Шаги. Шагов: 93
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
- low Ответ описан самодельной разметкой (33 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 339 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 93 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.