SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB nlm-skill

Экспертное руководство по CLI Gemini Notebook (ранее Google NotebookLM) (`nlm`) и серверу MCP — интерфейсам для Gemini Notebook. Используйте этот навык, когда пользователи хотят взаимодействовать с Gemini Notebook программно, включая: создание/управление записными книжками, проверку использования плана и окон квот, добавление источников (URL, YouTube, текст, Google Drive), генерацию контента (подкасты, отчеты, интерактивные отчеты, викторины, флэш-карты, ментальные карты, слайды, инфографика, видео, таблицы данных), проведение исследований, общение с источниками или автоматизацию рабочих процессов Gemini Notebook. Запускается по упоминаниям "nlm", "notebooklm", "Gemini Notebook", "plan usage", "quota", "podcast generation", "audio overview", "interactive report", "lesson report", "refactor document", "critique draft" или любой задачи автоматизации, связанной с Gemini Notebook.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert guide for the Gemini Notebook (formerly Google NotebookLM) CLI…»

Expert guide for the Gemini Notebook (formerly Google NotebookLM) CLI (`nlm`) and MCP server - interfaces for Gemini Notebook. Use this skill when users want to interact with Gemini Notebook programmatically, including: creating/managing notebooks, checking plan usage and quota windows, adding sources (URLs, YouTube, text, Google Drive), generating content (podcasts, reports, interactive reports, quizzes, flashcards, mind maps, slides, infographics, videos, data tables), conducting research, chatting with sources, or automating Gemini Notebook workflows. Triggers on mentions of "nlm", "notebooklm", "Gemini Notebook", "plan usage", "quota", "podcast generation", "audio overview", "interactive report", "lesson report", "refactor document", "critique draft", or any Gemini Notebook-related automation task.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
jacob-bd/notebooklm-mcp-cli Agent Skills автор: jacob-bd MIT 8 файлов тело ≈ 15 406 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Экспертное руководство по CLI Gemini Notebook (ранее Google NotebookLM) (nlm) и серверу MCP — интерфейсам для Gemini Notebook.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, стоимость исполнения

ИнтеграцияYouTubeGoogle DriveМедиа и видеоОбучениеИИ 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
C
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
81
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Утечка данных
Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

  • высокая Утечка данных intent-browser-credential-store SKILL.md:156
    Доступ к хранилищу паролей / cookies браузера
    # Extract cookies from Chrome DevTools and save
Средние и низкие: 1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/workflows.md:91
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    nlm source add <notebook-id> --drive 1KQH…1qq --type doc
    детектор

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 15406 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 73, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (nlm-skill) не совпадает с папкой (data)
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 15406 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 29
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (105 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 813: рекомендуется 120–800 символов
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 65 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (39 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.