SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB Migrate

Принимает внешний контент (заметки, CLAUDE.md, правила Cursor, экспорты Obsidian/Notion/Apple Notes), классифицирует фрагменты по таксономии LifeOS и фиксирует с указанием источника после утверждения по уровням уверенности. ИСПОЛЬЗОВАТЬ КОГДА /migrate, мигрировать контент, импортировать из другого LifeOS, принести старые заметки, импортировать правила Cursor, импортировать CLAUDE.md, массовый импорт, импорт Obsidian/Notion/Apple Notes. НЕ ДЛЯ правок отдельных файлов, разговорных интервью, правок идентификации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Intakes external content (notes, CLAUDE.md, Cursor rules, Obsidian/Not…»

Intakes external content (notes, CLAUDE.md, Cursor rules, Obsidian/Notion/Apple Notes exports), classifies chunks against the LifeOS taxonomy, and commits with provenance after confidence-tiered approval. USE WHEN /migrate, migrate content, import from other LifeOS, bring in old notes, import Cursor rules, import CLAUDE.md, bulk import, Obsidian/Notion/Apple Notes import. NOT FOR single-file edits, conversational interviews, identity edits.

danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure Agent Skills автор: danielmiessler MIT 1 файл тело ≈ 2 856 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 29 ч назад

Принимает внешний контент (заметки, CLAUDE.md, правила Cursor, экспорты Obsidian/Notion/Apple Notes), классифицирует фрагменты по таксономии LifeOS и…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки

ГенераторNotionObsidianИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
50
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "evals"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2856 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (4 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.