SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD seddo

Координируйте рой ИИ-агентов на разных машинах, используя частный GitHub Gist в качестве общей шины связи. Схема «хаб и спицы» с форком — один gist на агента, синхронизация через API форка GitHub. Используйте, когда агентам нужно координировать работу на разных машинах и учетных записях GitHub.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Coordinate a swarm of AI agents across machines using a private GitHub…»

Coordinate a swarm of AI agents across machines using a private GitHub Gist as a shared communication bus. Hub-and-spoke with fork — one gist per agent, sync via GitHub fork API. Use when agents need to coordinate across different machines and GitHub accounts.

ClawHub Agent Skills автор: dofbi.eth v2.6.6 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 595 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 16 ч назад

Координируйте рой ИИ-агентов на разных машинах, используя частный GitHub Gist в качестве общей шины связи.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияGitHubИИ 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: seddo (ClawHub)

Как улучшить

    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: 6. 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 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (seddo) не совпадает с папкой (seddo-bump)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1595 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 260 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    Seddo is a coherent multi-agent coordination skill, but users should review its handling of GitHub gist credentials and shared coordination data before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.