SKILLEMALL.ai

BD orchestrix-guide

Руководство по многоагентным рабочим процессам Orchestrix для OpenClaw. Определяет две фазы работы: (1) Фаза планирования — последовательная оркестровка агентов в одном окне tmux от брифа проекта до PRD, спецификации UX, архитектуры и фрагмента PO; (2) Фаза разработки — автоматизированное сотрудничество в нескольких окнах tmux через HANDOFF. Включает протокол отправки команд tmux, обнаружение завершения задач и дополнительные потоки (исправление ошибок, итерации, разработка на существующей базе, управление изменениями).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Orchestrix multi-agent workflow guide for OpenClaw. Defines two operat…»

Orchestrix multi-agent workflow guide for OpenClaw. Defines two operational phases: (1) Planning Phase — sequential agent orchestration in a single tmux window from project-brief through PRD, UX spec, architecture, to PO shard; (2) Development Phase — automated multi-window tmux collaboration via HANDOFF. Includes tmux send-keys protocol, task completion detection, and supplementary flows (bug fix, iteration, brownfield, change management).

ClawHub Agent Skills автор: dorayo v3.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 979 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Руководство по многоагентным рабочим процессам Orchestrix для OpenClaw.

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
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: 2. 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 44/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, git), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4979 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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 444 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 49 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (32 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This guide is coherent, but it tells users to run hands-off coding automation while bypassing Claude Code safety prompts.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.