SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD morning-briefing

Создавайте персонализированные утренние отчеты с напоминаниями на сегодня, задачами из Notion (невыполненными) и хранилищем vault. Используйте, когда пользователь запрашивает утренний брифинг, ежедневное резюме или «план на сегодня». Данные берутся из Apple Reminders (как прокси календаря) и базы данных задач Notion (установите NOTION_TASKS_DB или укажите ID базы данных).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate personalized morning report with today's reminders, Notion ta…»

Generate personalized morning report with today's reminders, Notion tasks (undone), and vault storage. Use when user asks for morning briefing, daily summary, or "today's plan". Pulls from Apple Reminders (as calendar proxy) and Notion tasks DB (set NOTION_TASKS_DB or specify DB ID).

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте персонализированные утренние отчеты с напоминаниями на сегодня, задачами из Notion (невыполненными) и хранилищем vault.

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ГенераторNotionДанные и аналитикаТексты и документыЛичная продуктивностьтип 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
C
64/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
11
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Утечка данных net-credential-use scripts/generate-briefing.sh:1
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (комментарий в коде; хост вендора самого скилла)
      #!/bin/bash\nset -e\n\ndate=${1:-$(date +%Y-%m-%d)}\nnotion_db=${NOTION_TASKS_DB:-}\n\ncat << EOF\n📅 Morning Briefing for ${date}\n\n⏰ REMINDERS (Today)\nEOF\n\nremindctl today --plain | awk -F
      комментарийvendor-host

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • ошибка body-empty SKILL.md: пустое тело инструкций

    Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1 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)
    • +4Структура: 0 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 294 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 11.