SKILLEMALL.ai

AC claw-team-builder

Инструмент планирования и настройки команд агентов. Посредством многократных взаимодействий уточняет требования, автоматически создает конфигурации агентов, рабочие пространства, файлы Bootstrap. Сценарии запуска: - Пользователь говорит «создать нового агента» / «создать бота» / «настроить несколько ботов» - Пользователь говорит «спланировать команду агентов» / «мне нужно несколько разных агентов» - Пользователь говорит «добавить агента» / «помоги мне создать нового агента» - Пользователь упоминает необходимость использования разных ИИ-ролей для разных сценариев Функции: 1. Уточнение требований — направляет пользователя в описании сценариев использования и позиционирования агентов 2. Чтение конфигурации — автоматически считывает существующий openclaw.json, анализирует существующую конфигурацию 3. Дизайн решения — рекомендует схему конфигурации агентов, обнаруживает конфликты 4. Автоматическое создание — создает каталоги, файлы, обновляет конфигурацию 5. Проверка конфигурации — обеспечивает корректность и работоспособность конфигурации

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agent Team 规划与配置工具。通过多轮交互澄清需求,自动创建 Agent 配置、工作空间、Bootstrap 文件。 触发场景:…»

Agent Team 规划与配置工具。通过多轮交互澄清需求,自动创建 Agent 配置、工作空间、Bootstrap 文件。 触发场景: - 用户说"创建新 Agent" / "新建 bot" / "配置多个 bot" - 用户说"规划 agent team" / "我需要几个不同的 agent" - 用户说"添加一个 agent" / "帮我建一个新 agent" - 用户提到需要不同场景使用不同的 AI 角色 功能: 1. 需求澄清 - 引导用户描述使用场景和 Agent 定位 2. 配置读取 - 自动读取现有 openclaw.json,分析已有配置 3. 方案设计 - 推荐 Agent 配置方案,检测冲突 4. 自动创建 - 创建目录、文件、更新配置 5. 配置验证 - 确保配置正确可用

ClawHub Agent Skills автор: 8421bit v1.0.0 5 файлов тело ≈ 471 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент планирования и настройки команд агентов.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 5. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 471 токенов

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 7 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 354 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill does what it says by creating OpenClaw agents, but it can persistently edit global OpenClaw configuration and run mutating repair commands without enough built-in safeguards.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.