SKILLEMALL.ai

AC wiki-summary

Получайте текущую сводку Википедии по любой теме с нулевым количеством API-ключей — через конечную точку REST summary с помощью curl, для ответов, которым требуется актуальная статья, а не память из обучающих данных. Используйте, когда вас спрашивают, что говорит Википедия о X, получите текущую сводку темы, проверьте факт по Википедии или изменилась ли эта статья. Предоставляет живой отрывок со ссылкой на статью, обработку неоднозначности и четкое разделение между тем, что говорит Википедия, и тем, что добавляет модель.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fetch Wikipedia's current summary of any topic with zero API keys — th…»

Fetch Wikipedia's current summary of any topic with zero API keys — the REST summary endpoint via curl, for answers that need today's article rather than training-data memory. Use when asked what does Wikipedia say about X, get me the current summary of a topic, check a fact against Wikipedia, or has this article changed. Produces the live extract with the article link, disambiguation handling, and a clean separation between what Wikipedia says and what the model adds.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 956 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 25 ч назад

Получайте текущую сводку Википедии по любой теме с нулевым количеством API-ключей — через конечную точку REST summary с помощью curl, для ответов, которым…

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

ИнтеграцияТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
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

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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 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: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 956 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 473 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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