SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC token-ledger

Реестр токенов и затрат аудиторского уровня для OpenClaw. Используйте, когда вам нужно (1) записывать использование каждого вызова модели (ввод/вывод/чтение кэша/запись кэша/стоимость) в SQLite, (2) устанавливать/управлять LaunchAgent для отслеживания реестра, (3) запрашивать ledger.db для ежедневного использования/стоимости, фиксированных накладных расходов или сверки исторических счетов, или (4) генерировать финансовые отчеты с низким количеством токенов из SQL.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit-grade token and cost ledger for OpenClaw. Use when you need to (…»

Audit-grade token and cost ledger for OpenClaw. Use when you need to (1) record every model call's usage (input/output/cache read/cache write/cost) into SQLite, (2) install/manage the ledger watcher LaunchAgent, (3) query ledger.db for daily usage/cost, fixed overhead, or historical billing reconciliation, or (4) generate low-token financial reports from SQL.

ClawHub Agent Skills автор: Jonathan Jing v0.1.2 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 331 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Реестр токенов и затрат аудиторского уровня для OpenClaw.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 3

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 3
    • средняя Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:78
      Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (документация security-скилла)
      > ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.token-ledger-watcher.plist
      security-скилл
    • средняя Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:79
      Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (документация security-скилла)
      launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.token-ledger-watcher.plist
      security-скилл
    • средняя Опасные команды cmd-persistence SKILL.md:86
      Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (документация security-скилла)
      launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.token-ledger-watcher.plist
      security-скилл

    Просканировано файлов: 11. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 24
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1331 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • -35 из 7 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 361 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed local token ledger with a persistent watcher and Spark sync; the main risks are local privacy and background execution, not evidence of exfiltration or deception.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 3 авг. 2026 г.