AC ultimate-skills-finder
Лучший поиск навыков OpenClaw/агентов из нескольких источников. Ищет в ClawHub, skills.sh, Rush registry, LobeHub, SkillsMP, llmbase.ai, skillsllm.com и курируемых коллекциях GitHub — затем перекрестно ссылается, дедуплицирует, ранжирует по популярности и опционально сканирует безопасность через Gen Digital. Используйте, когда: (1) пользователь говорит «найти навык для X», «есть ли навык, который может...», «как сделать X с OpenClaw», (2) пользователь хочет открыть для себя новые возможности агента, (3) пользователь спрашивает, какие навыки существуют для определенной области или задачи, (4) пользователь хочет установить навык, но не уверен, какой именно, (5) пользователь хочет сравнить навыки из нескольких реестров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The ultimate multi-source OpenClaw/agent skills finder. Searches acros…»
The ultimate multi-source OpenClaw/agent skills finder. Searches across ClawHub, skills.sh, Rush registry, LobeHub, SkillsMP, llmbase.ai, skillsllm.com, and GitHub curated collections — then cross-references, deduplicates, ranks by popularity, and optionally security-scans via Gen Digital. Use when: (1) user says 'find a skill for X', 'is there a skill that can...', 'how do I do X with OpenClaw', (2) user wants to discover new agent capabilities, (3) user asks what skills exist for a specific domain or task, (4) user wants to install a skill but isn't sure which one, (5) user wants to compare skills across multiple registries.
Лучший поиск навыков OpenClaw/агентов из нескольких источников.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 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
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 980 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 634 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.