SKILLEMALL.ai

AF phoenixclaw

Пассивный навык ведения журнала, который сканирует ежедневные разговоры через cron для создания журналов в формате markdown с использованием семантического понимания. Используйте, когда: - Пользователь запрашивает ведение журнала («Покажи мой журнал», «Что я делал сегодня?») - Пользователь запрашивает анализ закономерностей («Проанализируй мои закономерности», «Как у меня дела?») - Пользователь запрашивает сводки («Создать еженедельную/ежемесячную сводку»)

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Passive journaling skill that scans daily conversations via cron to ge…»

Passive journaling skill that scans daily conversations via cron to generate markdown journals using semantic understanding. Use when: - User requests journaling ("Show me my journal", "What did I do today?") - User asks for pattern analysis ("Analyze my patterns", "How am I doing?") - User requests summaries ("Generate weekly/monthly summary")

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 16 файлов тело ≈ 3 207 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Пассивный навык ведения журнала, который сканирует ежедневные разговоры через cron для создания журналов в формате markdown с использованием семантического…

Как процесс F 45/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/YYYY-MM-DD/

ГенераторObsidianЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
45/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/YYYY-MM-DD/
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/YYYY-MM-DD/

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/YYYY-MM-DD/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/YYYY-MM-DD/
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 85Шаги. Шагов: 60, расплывчатых формулировок: 3
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3207 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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

  • +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
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 347 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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