SKILLEMALL.ai

AD notebooklm-2

Автоматизация CLI NotebookLM для этого рабочего пространства: аутентификация/вход, список/создание/использование/переименование/удаление блокнотов, запрос/настройка чата, управление источниками/заметками/общим доступом, статус исследования и генерация/загрузка артефактов через `uv run tiangong-workspace notebooklm ...`. Используйте, когда задачи включают блокноты NotebookLM, источники, заметки, общий доступ, исследования или сгенерированные артефакты (слайд-шоу, флэш-карты, отчеты и т. д.).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«NotebookLM CLI automation for this workspace: authenticate/login, list…»

NotebookLM CLI automation for this workspace: authenticate/login, list/create/use/rename/delete notebooks, ask/configure chat, manage sources/notes/sharing, research status, and generate/download artifacts via `uv run tiangong-workspace notebooklm ...`. Use when tasks involve NotebookLM notebooks, sources, notes, sharing, research, or generated outputs (slide decks, flashcards, reports, etc.).

sundial-org/awesome-openclaw-skills Agent Skills автор: sundial-org 2 файла тело ≈ 1 285 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Автоматизация CLI NotebookLM для этого рабочего пространства: аутентификация/вход, список/создание/использование/переименование/удаление блокнотов…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияДанные и аналитикаОбучениеТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: NotebookLM CLI automation for this workspace: authenticate/login, … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 5
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1285 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 396 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.