SKILLEMALL.ai

A context-window-tracker

Track and report OpenClaw context window usage with a detailed breakdown of what's consuming tokens. Use when: user asks about context usage, token usage, "how much context am I using", "how full is my context window", "tokens remaining", "am I close to the limit", thinking/reasoning token costs, what's eating context (session setup vs conversation vs overhead), or how many turns are left. NOT for: estimating tokens for arbitrary text, managing context (compact/prune), or cross-session cost aggregation.

ClawHub Agent Skills автор: 99rebels v1.4.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 462 токенов открыть источник ↗ проанализирован 22 ч назад
ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
A
100/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
100
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  2. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессная зрелость 78/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1462 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 508 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
The artifacts show disclosed ClawHub and Convex maintenance workflows, including some powerful staff and local-review commands, but no hidden exfiltration, destructive automation, or purpose-mismatched behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.