SKILLEMALL.ai

BC normalize-format

Нормализует один файл из входящих сообщений любого поддерживаемого формата (простой markdown, экспорт JSON из Claude.ai, сессия JSONL из Claude Code, markdown/CSV выделения из Readwise, транскрипт с временными метками или метками говорящего, захват ссылок) в чистый markdown-тело плюс частичный frontmatter (id, title, source block, word_count). Обрабатывает специфичные для формата сбои — массивы JSON content-block, удаление временных меток, разбиение по выделениям, разделение URL и комментариев. Использовать при загрузке любого элемента из входящих сообщений для substacker Librarian. Ключевые слова для запуска — normalize, convert, parse, transcript, export, JSON, JSONL, highlight, CSV.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Normalizes a single inbox file of any supported format (plain markdown…»

Normalizes a single inbox file of any supported format (plain markdown, Claude.ai JSON export, Claude Code JSONL session, Readwise markdown/CSV highlight, transcript with timestamps or speaker labels, link capture) into a clean markdown body plus partial frontmatter (id, title, source block, word_count). Handles format-specific failure modes — JSON content-block arrays, timestamp stripping, per-highlight chunking, URL-vs-commentary separation. Use when ingesting any inbox item for the substacker Librarian. Trigger keywords — normalize, convert, parse, transcript, export, JSON, JSONL, highlight, CSV.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 1 файл тело ≈ 1 267 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Нормализует один файл из входящих сообщений любого поддерживаемого формата (простой markdown, экспорт JSON из Claude.ai, сессия JSONL из Claude Code…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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: 1. 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 58/100

    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1267 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 606 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

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