SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC awar-maintenance

Инструмент для обслуживания технического репозитория моделей мира и действий (WAM) роботов; поддерживает сбор, анализ, классификацию и создание наглядных документов репозитория AWAR; включает научно-популярные обзоры, глубокий технический анализ, краткие руководства; используйте, когда пользователю нужно создать технический репозиторий в области ИИ робототехники или изучить передовые работы, такие как VLA/RT-2/Dreamer.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«机器人世界模型与动作模型（WAM）技术仓库维护Skill；支持搜集、分析、分类并生成图文并茂的AWAR仓库文档；包含科普介绍、深度技术分析、…»

机器人世界模型与动作模型（WAM）技术仓库维护Skill；支持搜集、分析、分类并生成图文并茂的AWAR仓库文档；包含科普介绍、深度技术分析、快速上手指南；当用户需要构建机器人AI领域技术仓库或研究VLA/RT-2/Dreamer等前沿工作时使用

ClawHub Agent Skills автор: Jessy-Huang v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 917 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Инструмент для обслуживания технического репозитория моделей мира и действий (WAM) роботов; поддерживает сбор, анализ, классификацию и создание наглядных…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип 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
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 8. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 33
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 917 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a robotics documentation and research helper with no executable payload or hidden privileged behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.