SKILLEMALL.ai

AC diagnose-scheduled-job-trigger-vs-execution-failure

Используется для устранения проблем типа «плановое задание не выполнено» и различения, было ли оно не запущено, запущено, но выполнено с ошибкой, или это ложное срабатывание из-за недействительной среды выполнения/авторизации. Следует использовать при сбоях cron, невыполненных заданиях, сбоях автоматических заданий, проверке восстановления после перезапуска шлюза, подозрении на сбой задания из-за модели, необходимости просмотра журналов для подтверждения, необходимости предоставления доказательств, необходимости подтверждения того, что `deactivated_workspace` / OAuth token недействителен / timeout является первопричиной. Также применимо в сценариях, когда «задание фактически имеет запись о выполнении, но результат — ошибка», «хочется подтвердить нормальность планирования или сбой цепочки выполнения», «нужна регрессионная проверка после исправления авторизации».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于排查“定时任务没执行”这类问题,并区分到底是未触发、已触发但执行失败,还是运行环境/授权失效导致的假象。遇到 cron 异常、任务未跑、…»

用于排查“定时任务没执行”这类问题,并区分到底是未触发、已触发但执行失败,还是运行环境/授权失效导致的假象。遇到 cron 异常、任务未跑、自动任务失灵、网关重启后要验证恢复、怀疑是模型导致任务失败、需要查看日志作证、需要给出证据口径、要确认 `deactivated_workspace` / OAuth token 失效 / timeout 是否为根因时,都应触发本技能。也适用于“任务其实有 run 记录,但结果是 error”“想确认调度正常还是执行链路坏了”“修复授权后要做回归验证”等场景。

ClawHub Agent Skills автор: can4hou6joeng4 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 935 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Используется для устранения проблем типа «плановое задание не выполнено» и различения, было ли оно не запущено, запущено, но выполнено с ошибкой, или это…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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: 4, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 75
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1935 токенов
    • 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
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 251 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a purpose-aligned OpenClaw scheduling and notification guide, with disclosed local cron edits and test notifications.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.