SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF autofix

Комплексный, саморазвивающийся навык, предназначенный для диагностики и решения проблем OpenClaw путем следования структурированному многоэтапному циклу разрешения. Он включает проактивное прогнозирование (L2), проверки надежности (L1), создание знаний (L3), визуализацию отчета о диагностике (v5.5), состояние среды выполнения v6.0 + ключевую валидацию + унифицированный отчет + панель состояния и шлюзовой сторожевой таймер (v6.1).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A comprehensive, self-evolving skill designed to diagnose and solve Op…»

A comprehensive, self-evolving skill designed to diagnose and solve OpenClaw issues by following a structured, multi-stage resolution cycle. It incorporates Proactive Prediction (L2), Robustness Checks (L1), Knowledge Creation (L3), Diagnosis Report Visualization (v5.5), v6.0 Runtime Health + Key Validation + Unified Report + Health Dashboard, and Gateway Watchdog (v6.1).

ClawHub Agent Skills автор: Mikewong v6.1.0 MIT-0 27 файлов тело ≈ 4 211 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Комплексный, саморазвивающийся навык, предназначенный для диагностики и решения проблем OpenClaw путем следования структурированному многоэтапному циклу…

Как процесс F 56/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/watchdog_state.json, scripts/gateway_watchdog.log

АнализаторДанные и аналитикатип 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
78/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
62
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
56/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/watchdog_state.json, scripts/gateway_watchdog.log
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Повторный запуск вес 4
30
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 scripts/watchdog_monitor.py:432
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    reg = r"HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run"
    строка в коде
  • средняя Опасные команды cmd-persistence scripts/watchdog_monitor.py:439
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    reg = r"HKCU:\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run"
    строка в коде
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token docs/enhancement/MODULE_03_Enhancement_Reports.md:2
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    name: MODU…rts

Просканировано файлов: 27. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/watchdog_state.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/gateway_watchdog.log

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/watchdog_state.json, scripts/gateway_watchdog.log
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): scripts/watchdog_state.json, scripts/gateway_watchdog.log
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4211 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 90
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • -273 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -32 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 90 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real OpenClaw troubleshooting skill, but it needs Review because it can perform repairs, run a background watchdog, persist on login, kill processes, archive session files, read credentials/logs, and send diagnostic details externally.
LLM: suspicious (high) · 28 мая 2026 г.