SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC meeting-transcripts

Захватывайте стенограммы встреч из Fireflies.ai путем опроса или веб-перехватчиков. Автоматически извлекает стенограммы, извлекает пункты действий/решения/сводки и записывает структурированный markdown в память. Используйте, когда пользователь просит проверить стенограммы встреч, настроить захват встреч или просмотреть прошлые встречи. Поддерживает опрос по расписанию (каждые 30 минут) и веб-перехватчики в реальном времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Capture meeting transcripts from Fireflies.ai via polling or webhooks.…»

Capture meeting transcripts from Fireflies.ai via polling or webhooks. Auto-fetches transcripts, extracts action items/decisions/summaries, and writes structured markdown to memory. Use when user asks to check for meeting transcripts, set up meeting capture, or review past meetings. Supports cron-based polling (every 30 min) and real-time webhooks.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 409 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Захватывайте стенограммы встреч из Fireflies.ai путем опроса или веб-перехватчиков. Автоматически извлекает стенограммы, извлекает пункты…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ИнтеграцияДанные и аналитикаТексты 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 62/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 409 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 350 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.