SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC 4to1-planner

ИИ-тренер по планированию, использующий метод 4To1™ — превращение 4-летней перспективы в ежедневные действия. Подключается к Notion, Todoist, Google Calendar или локальным Markdown. Используйте, когда пользователь хочет планировать цели, проводить еженедельные обзоры, отслеживать проекты или настраивать систему планирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI planning coach using the 4To1 Method™ — turn 4-year vision into dai…»

AI planning coach using the 4To1 Method™ — turn 4-year vision into daily action. Connects to Notion, Todoist, Google Calendar, or local Markdown. Use when user wants to plan goals, do weekly reviews, track projects, or set up a planning system.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 5 файлов · 2 скрипта тело ≈ 3 871 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

ИИ-тренер по планированию, использующий метод 4To1™ — превращение 4-летней перспективы в ежедневные действия.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияNotionЛичная продуктивностьОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:340
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s "https://api.todoist.com/rest/v2/projects" -H "Authorization: Bearer $TODOIST_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:343
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s "https://api.todoist.com/rest/v2/tasks?project_id={id}" -H "Authorization: Bearer $TODOIST_KEY"
      vendor-host
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:351
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -s -X POST "https://api.todoist.com/rest/v2/tasks/{id}/close" -H "Authorization: Bearer $TODOIST_KEY"
      vendor-host

    Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3871 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 244 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (19 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.