SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD novel-orchestrator

Для совместного производства и управления рабочими процессами длинных веб-романов. Применяется для написания глав, продолжения, переписывания, исправления текста, проверки, планирования томов, корректировки долгосрочной структуры, а также для любых задач по романам, требующих маршрутизации задач, координации совместной работы, цикла обратной связи и поэтапного продвижения между менеджером, планировщиком, писателем и проверяющим. Используется при запросе пользователя на создание агента для романа, инициализацию рабочего процесса романа, настройку среды создания романа для автоматического создания четырех агентов: писателя/проверяющего/планировщика/менеджера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用于长篇网络小说协作生产与流程统筹。适用于写章节、续写、重写、救文、审稿、分卷规划、长线结构调整，以及任何需要在 manager、plann…»

用于长篇网络小说协作生产与流程统筹。适用于写章节、续写、重写、救文、审稿、分卷规划、长线结构调整，以及任何需要在 manager、planner、writer、checker 之间进行任务路由、协作编排、返修闭环和阶段推进的小说任务。当用户要求创建小说agent、初始化小说工作流、设置小说创作环境时，使用此skill自动创建writer/checker/planner/manager四个agent。

ClawHub Agent Skills автор: NaitOah v1.0.0 MIT-0 38 файлов тело ≈ 686 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Для совместного производства и управления рабочими процессами длинных веб-романов.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИнфраструктуратип 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
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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

Чем это грозит

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

Широкие права средняя серьёзность

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

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump assets/agent-templates/checker/HEARTBEAT.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (16) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    assets/agent-templates/checker/HEARTBEAT.md, assets/agent-templates/checker/IDENTITY.md, assets/agent-templates/checker/SOUL.md, assets/agent-templates/checker/USER.md, assets/agent-templates/manager/

Просканировано файлов: 38. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 69
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 686 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 201 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 8)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed novel-writing workflow skill that makes persistent OpenClaw agent configuration changes, but those changes match its stated purpose and require user confirmation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.