SKILLEMALL.ai

AB multi-agent-builder

Создание многоагентной команды в OpenClaw на основе цели пользователя (например, "создать команду разработки продукта", "создать команду маркетинговых операций"). Используйте, когда пользователь хочет получить анализ ролей, подтверждение ролей, план создания агентов пошагово, протокол сотрудничества, схему передачи задач и контрольный список привязки каналов. Отражайте язык пользователя (английский/китайский/другой) на протяжении всего взаимодействия и в результатах.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a reusable multi-agent team in OpenClaw from a user goal (e.g.,…»

Build a reusable multi-agent team in OpenClaw from a user goal (e.g., "create a product-engineering team", "build a marketing ops team"). Use when the user wants role analysis, role confirmation, agent-by-agent creation plan, collaboration protocol, handoff flow, and channel-binding checklist. Mirror the user's language (English/Chinese/other) throughout the interaction and outputs.

ClawHub Agent Skills автор: gzgogo v1.0.0 MIT-0 28 файлов тело ≈ 1 828 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание многоагентной команды в OpenClaw на основе цели пользователя (например, "создать команду разработки продукта", "создать команду маркетинговых…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 28. 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 69/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 87
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1828 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 385 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 87 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (21 из 21)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a legitimate team-building purpose, but it can make persistent OpenClaw configuration changes and install optional dependencies with too little per-change user control.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.