SKILLEMALL.ai

AC obsidian-curator

Управление хранилищами Obsidian через LiveSync CouchDB — захват заметок, обогащение ИИ и их архивирование, управление задачами, аудит и упорядочивание структуры хранилища. Используйте при работе с хранилищами Obsidian через CouchDB/LiveSync (не через локальную файловую систему). Требуется CouchDB с плагином Obsidian LiveSync. Функции ИИ (обработка, архивирование) требуют настроенного поставщика ИИ; захват, аудит, упорядочивание и задачи работают на основе правил без каких-либо API-ключей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage Obsidian vaults via LiveSync CouchDB — capture notes, AI-enrich…»

Manage Obsidian vaults via LiveSync CouchDB — capture notes, AI-enrich and file them, manage tasks, audit and tidy vault structure. Use when working with Obsidian vaults through CouchDB/LiveSync (not local filesystem). Requires CouchDB with Obsidian LiveSync plugin. AI features (process, file) need an AI provider configured; capture, audit, tidy, and tasks work rule-based without any API key.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 1 173 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Управление хранилищами Obsidian через LiveSync CouchDB — захват заметок, обогащение ИИ и их архивирование, управление задачами, аудит и упорядочивание…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураObsidianGitHubИИ и агентыТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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 51/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1173 токенов
    • 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 395 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

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