SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC teach

Записывает демонстрацию экрана и превращает ее в многоразовый параметризованный OpenClaw SKILL.md.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Record a screen demonstration and turn it into a reusable, parameteriz…»

Record a screen demonstration and turn it into a reusable, parameterized OpenClaw SKILL.md.

ClawHub Agent Skills автор: aldow3n-a11y v0.1.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 437 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Записывает демонстрацию экрана и превращает ее в многоразовый параметризованный OpenClaw SKILL.md.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
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: 9. 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 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (teach) не совпадает с папкой (grokbot-inspired-teach-as-openclaw-skill)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1437 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +3Длина description 91: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill is purpose-aligned and disclosed, but users should review generated draft skills because it records local workflows and saves persistent instructions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.