SKILLEMALL.ai
EN Войти

FD worktree-agents

Используйте git worktree для изоляции нескольких экземпляров Claude Code, управляемых основным контроллером OpenClaw для параллельного планирования различных модулей одного проекта. Сценарии использования: разделение проекта кодирования на независимые подзадачи, параллельная реализация которых выполняется несколькими экземплярами Claude Code, с последующим объединением PR. Условия срабатывания: активируется, когда пользователь запрашивает "сотрудничество нескольких агентов", "параллельное выполнение проекта", "эксперимент worktree", "оркестрация нескольких агентов".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 git worktree 隔离多个 Claude Code 实例，由 OpenClaw 主控器并行调度完成同一项目的不同模块。 适用场…»

使用 git worktree 隔离多个 Claude Code 实例，由 OpenClaw 主控器并行调度完成同一项目的不同模块。 适用场景：将一个编码项目拆分为独立子任务，让多个 Claude Code 实例并行实现，最后合并 PR。 触发条件：用户要求"多个 Agent 协作"、"并行完成项目"、"worktree 实验"、"多 Agent 编排"时激活。

Заблокированguard заблокировал скилл: найдены признаки вредоносного поведения
ClawHub Agent Skills автор: jiao yang v1.0.0 5 файлов · 3 скрипта тело ≈ 643 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте git worktree для изоляции нескольких экземпляров Claude Code, управляемых основным контроллером OpenClaw для параллельного планирования различных…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubИИ и агентыРазработкатип 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
F
40/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
10
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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
Guard заблокировал этот скилл: найдены критические проблемы (см. ниже). Не устанавливайте его, пока автор не исправит.

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Секреты в коде
Если установить

В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.

Автору

Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.

Как улучшить

  1. Уберите критические находки guard (секреты, опасные команды, скрытые инструкции): пока они есть, скилл заблокирован и не может получить оценку выше F.
  2. 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 · 1

  • критично Секреты в коде secret-openai-key SKILL.md:112
    Ключ в формате OpenAI (в кавычках — упоминание, а не команда)
    export OPENAI_API_KEY="sk-5…9Ef"
    в кавычках

Просканировано файлов: 5. 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 43/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 643 токенов

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 182 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a real worktree automation skill, but it gives autonomous agents broad repository and GitHub authority with weak safety gates and unsafe credential handling.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.