SKILLEMALL.ai

AB diagnose-openclaw-model-routing-and-fallback-usage

Анализирует в OpenClaw, почему «определенный провайдер/модель, похоже, не используется», действительно ли основная модель и резервная работают, а также почему прерываются задачи совместной работы ClaudeCodeCLI. Следует запускать при возникновении таких ситуаций: пользователь упоминает «запросы не доходят до local-router», «модель зарегистрирована, но трафика нет», «какую модель использует агент на самом деле», «происходит ли резервное копирование», «почему в логах не видно переключения кандидатов», «code 143 / SIGTERM / Exec failed», «требуется строгая атрибуция с учетом текущей конфигурации и логов». Также подходит для различения «провайдер вызван» и «конкретная модель в провайдере вызвана» — двух распространенных заблуждений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于分析 OpenClaw 中“某个 provider/模型为什么看起来没被用上”、主模型与 fallback 实际是否生效、以及 Clau…»

用于分析 OpenClaw 中“某个 provider/模型为什么看起来没被用上”、主模型与 fallback 实际是否生效、以及 ClaudeCodeCLI 协作任务为何中断。遇到这些情况就应触发:用户提到“没请求打到 local-router”“明明注册了模型却没流量”“Agent 到底在用哪个模型”“fallback 有没有发生”“为什么日志里看不到候选切换”“code 143 / SIGTERM / Exec failed”“需要结合当前配置和日志做严谨归因”。也适用于区分“provider 被调用”与“provider 下某个特定模型被调用”这两类常见混淆。

ClawHub Agent Skills автор: can4hou6joeng4 v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 326 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует в OpenClaw, почему «определенный провайдер/модель, похоже, не используется», действительно ли основная модель и резервная работают, а также почему…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается

АнализаторИИ и агентыРазработкаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 4. 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 68/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 64
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2326 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Тестов 4, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 287 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed troubleshooting guide for OpenClaw routing and CLI failures, with no hidden installer or executable payload.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.