SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC headless-vault-cli

Чтение и редактирование заметок Markdown на вашем персональном компьютере через SSH-туннель. Используйте, когда пользователь просит прочитать, создать или добавить записи в свою базу заметок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read and edit Markdown notes on your personal computer via SSH tunnel.…»

Read and edit Markdown notes on your personal computer via SSH tunnel. Use when the user asks to read, create, or append to notes in their vault.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла · 1 скрипт тело ≈ 2 620 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Чтение и редактирование заметок Markdown на вашем персональном компьютере через SSH-туннель.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ГенераторЛичная продуктивностьТексты и документытип 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
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:251
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      # echo -n "digest/2025-01-28-digest.md" | base64 → ZGln…m1k
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:253
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      ssh -4 -p 2222 ${VAULT_SSH_USER}@localhost vaultctl create ZGln…m1k IyMg…Lgo= --base64
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:258
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      ssh -4 -p 2222 ${VAULT_SSH_USER}@localhost vaultctl append ZGln…m1k IyMg…uLg== --base64

    Просканировано файлов: 2. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 27, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2620 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 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 145 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (25 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.