SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC wiki-manager

Управление LLM-скомпилированными вики: инициализация, прием/импорт, компиляция/запросы, исследования/аудит, сбор каталогов, отслеживание инвентаря/наборов данных/идей, просмотр портфелей идей/проектов, управление архивами/сессиями/отзывами и генерация выходных данных. Активируется для команд /wiki; работы с вики или базами знаний; приема, сбора, каталогизации, компиляции, запросов, аудита, работы библиотекаря, инвентаризации, идей, портфелей, бизнес-идей, проектов, наборов данных, архивов, сессий, отзывов, контрольных точек, приватных адаптеров, маршрутизации адаптеров, явных запросов к фабрике навыков вики, навыков персональных специалистов, экспертного обзора, выбора специалиста, происхождения, внешних действий с ресурсами (включая запросы на чтение, просмотр или редактирование размещенных документов) или вопросов в каталоге с путем .wiki/ или настроенным хабом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage LLM-compiled wikis: initialize, ingest/import, compile/query, r…»

Manage LLM-compiled wikis: initialize, ingest/import, compile/query, research/audit, collect catalogs, track inventory/datasets/Ideas, review Idea/Project portfolios, manage archives/sessions/feedback, and generate outputs. Activates for /wiki commands; wiki or knowledge-base work; ingest, collect, catalog, compile, query, audit, librarian, inventory, idea, portfolio, business ideas, projects, datasets, archives, sessions, feedback, checkpoints, private adapters, adapter routing, explicit wiki skill-factory requests, personal specialist skills, expert review, specialist selection, provenance, external resource actions (including requests to read, review, or edit hosted documents), or questions in a directory with .wiki/ or a configured hub.

Разбор skillemall

Скилл обещает управление ИИ-скомпилированными вики: инициализацию, импорт данных, компиляцию запросов, аудит, каталогизацию идей и проектов. Срабатывает на /wiki-команды и запросы о знаниевых базах. В папке 24 файла, но есть проблема: сломанные ссылки и отсутствующие файлы. Оценка качества 52 из 100 — половина. Критических ошибок не найдено, но это не означает работоспособность на практике. На моделях скилл не запускался. Текста в теле 6865 токенов — объём приличный, однако без реального теста неясно, насколько инструкции пригодны для компиляции вики или аудита портфолио идей.

Постановка рискована. Сломанные файлы — это не косметика, а потенциальный отказ на критическом шаге. Если вам нужно быстро организовать знаниевую базу, ищите альтернативу. Если готовы чинить по ходу — можно попробовать, но с ожиданиями ниже среднего.

nvk/llm-wiki Agent Skills автор: nvk 24 файла тело ≈ 6 865 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Управление LLM-скомпилированными вики: инициализация, прием/импорт, компиляция/запросы, исследования/аудит, сбор каталогов, отслеживание инвентаря/наборов…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path, ../category/slug.md, url

ПроцедураObsidianРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
52
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path, ../category/slug.md, url
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  3. 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: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6865 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: path
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../category/slug.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 8, 162, 194, 220, 339): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: path, ../category/slug.md, url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): path, ../category/slug.md, url
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6865 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 62, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (20 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 750 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 41 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (20 из 23)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 52.