SKILLEMALL.ai

BC zettel-note

Дисциплина написания заметок для графа вечных знаний этого хранилища, смоделированная на основе компаньона по чтению Zettelkasten и регулируемая соглашениями хранилища. Обеспечивает заголовки декларативных утверждений, одно утверждение на заметку (атомарность), прозу своими словами без блочных цитат, форму ссылки [[slug|Title]], словарь помеченных отношений ссылок (Подтверждает/Противоречит/Расширяет/Контекст/Предпосылка/Основывается на/Применяется к/Пример/Контрастирует с), 3-6 ссылок на заметку и дедупликацию через поиск перед созданием. Используйте при записи утверждения как вечной заметки, рефакторинге объемной заметки в атомарные или подключении нового утверждения к графу. Ключевые слова — evergreen note, zettel, atomic note, declarative title, link relationships, search before create, route the claim.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The note-writing discipline for this vault's evergreen knowledge graph…»

The note-writing discipline for this vault's evergreen knowledge graph, modeled on a Zettelkasten reading companion and governed by the vault conventions. Enforces declarative-claim titles, one claim per note (atomicity), own-words prose with no block quotes, the piped [[slug|Title]] link form, the labeled link-relationship vocabulary (Confirms/Contradicts/Extends/Context/Prerequisite/Builds-on/Applies/Example-of/Contrasts-with), 3-6 links per note, and search-before-create deduplication. Use when capturing a claim as an evergreen note, refactoring a sprawling note into atomic ones, or wiring a new claim into the graph. Trigger keywords — evergreen note, zettel, atomic note, declarative title, link relationships, search before create, route the claim.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 1 файл тело ≈ 1 863 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Дисциплина написания заметок для графа вечных знаний этого хранилища, смоделированная на основе компаньона по чтению Zettelkasten и регулируемая соглашениями…

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

ГенераторРазработкатип 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
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1863 токенов

    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 761 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

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