SKILLEMALL.ai

AB second-brain-ingest

Преобразуйте необработанные исходные материалы из хранилища second-brain в связанные вики-страницы: читайте источник, разделяйте его на концепции и сущности, пишите или обновляйте страницы, связывайте их с существующими страницами и записывайте выполнение в журнал. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь помещает файл в raw/, вставляет статью, транскрипцию или PDF и просит добавить его в хранилище, говорит «ingest this», «add this to my second brain», «process raw» или просит наверстать упущенное по необработанным источникам, даже если он не называет команду ingest. НЕ используйте для ответов на вопросы из существующего хранилища, для проверки или исправления страниц, или для редактирования заметок, написанных пользователем от руки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn raw source material in a second-brain vault into linked wiki page…»

Turn raw source material in a second-brain vault into linked wiki pages: read the source, split it into concepts and entities, write or update pages, connect them to existing pages, and record the run in the log. Use this skill whenever the user drops a file into raw/, pastes an article, transcript or PDF and asks to add it to the vault, says "ingest this", "add this to my second brain", "process raw", or asks to catch up on unprocessed sources, even if they do not name the ingest command. Do NOT use for answering questions from an existing vault, for linting or repairing pages, or for editing notes the user wrote by hand.

undefined-ui/second-brain-os Agent Skills автор: undefined-ui MIT 1 файл тело ≈ 698 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Преобразуйте необработанные исходные материалы из хранилища second-brain в связанные вики-страницы: читайте источник, разделяйте его на концепции и сущности…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 698 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

    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 630 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.