SKILLEMALL.ai

BB super-router

Маршрутизатор задач LangGraph для OpenClaw, который разбивает сложную работу на подзадачи с учетом зависимостей, направляет каждую ветвь к моделям PRO или FLASH, повторно пытается выполнить или эскалирует сбои и записывает использование токенов для проверяемых запусков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«LangGraph task router for OpenClaw that decomposes complex work into d…»

LangGraph task router for OpenClaw that decomposes complex work into dependency-aware subtasks, routes each branch to PRO or FLASH models, retries or escalates failures, and records token usage for auditable runs.

ClawHub Agent Skills автор: Yadan Fan v0.1.5 MIT-0 15 файлов · 1 скрипт тело ≈ 6 089 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Маршрутизатор задач LangGraph для OpenClaw, который разбивает сложную работу на подзадачи с учетом зависимостей, направляет каждую ветвь к моделям PRO или…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип 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
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6089 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6089 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 77
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (6 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)
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 34 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 7)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to be a real model-routing tool, but it needs review because it can run provider CLIs with broad local environment access and auto-approved Gemini CLI execution.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 30 июн. 2026 г.