SKILLEMALL.ai

AC workspace-standard

Настройка и поддержка структурированного рабочего пространства OpenClaw с границами проектов, таксономией файлов на основе ролей и бюджетами памяти. Используйте, когда: (1) инициализация нового рабочего пространства, (2) миграция из плоской структуры документов, (3) добавление нового проекта, (4) неуверенность, куда что-то записать, (5) выполнение обслуживания рабочего пространства, (6) аудит состояния рабочего пространства. Предоставляет структуру каталогов, спецификацию фронт-маттера ROLE, правила бюджета MEMORY.md и процедуры обслуживания.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up and maintain a structured OpenClaw workspace with project bound…»

Set up and maintain a structured OpenClaw workspace with project boundaries, role-based file taxonomy, and memory budgets. Use when: (1) bootstrapping a new workspace, (2) migrating from a flat docs/ structure, (3) adding a new project, (4) unsure where to write something, (5) running workspace maintenance, (6) auditing workspace health. Provides the directory layout, ROLE front-matter spec, MEMORY.md budget rules, and maintenance procedures.

ClawHub Agent Skills автор: marcus-daemon v1.0.0 7 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 155 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Настройка и поддержка структурированного рабочего пространства OpenClaw с границами проектов, таксономией файлов на основе ролей и бюджетами памяти.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

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: 7. 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 51/100

    • 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: 13, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2155 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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 446 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is mostly a coherent workspace organizer, but its maintenance instructions include broad commit/push and cleanup commands that deserve review before installation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.