AD percept-meetings
Предоставьте вашему агенту OpenClaw контекст из встреч, записанных Zoom, Granola или Omi. Ищите в стенограммах, извлекайте пункты действий, определяйте спикеров и действуйте на основе результатов встреч. Используйте, когда пользователь спрашивает о встречах, о чем говорили, пунктах действий, последующих действиях, кто что сказал, резюме встреч, или когда агенту нужен контекст встречи для выполнения задачи. Также срабатывает на: о чем мы говорили, заметки со встречи, стенограмма, пункты действий, продолжить по, запланировать на основе нашей встречи, что сказал [имя].
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give your OpenClaw agent context from meetings captured by Zoom, Grano…»
Give your OpenClaw agent context from meetings captured by Zoom, Granola, or Omi wearables. Search transcripts, extract action items, identify speakers, and act on meeting outcomes. Use when the user asks about meetings, what was discussed, action items, follow-ups, who said what, meeting summaries, or when the agent needs meeting context to complete a task. Also triggers for: what did we talk about, meeting notes, transcript, action items, follow up on, schedule based on our meeting, what did [person] say.
Предоставьте вашему агенту OpenClaw контекст из встреч, записанных Zoom, Granola или Omi.
Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 4. 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
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 754 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
- +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
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 512 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (10 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.