SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD longtask_system

|

ClawHub Agent Skills автор: noah v1.2.2 MIT-0 16 файлов · 4 скрипта тело ≈ 1 288 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Как процесс D 44/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
75/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
46
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
44/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Опасные команды cmd-background-process skill-card.md:21
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    Mitigation: Use trusted task files, monitor daemon logs and inbox state, and keep a clear stop procedure for the screen or setsid process. <br>
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:78
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    # 方案2: setsid（Linux 环境）
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:79
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    setsid bash daemon.sh my_task > longtask_log/daemon.log 2>&1 &
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:85
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (в кавычках — упоминание, а не команда)
    **注意**：OpenClaw 等 Agent 框架在 session 结束时会清理子进程，必须使用 `screen` 或 `setsid` 确保 daemon 不被杀掉。
    в кавычках
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:258
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    - 修复 daemon 在 OpenClaw 环境下被 session 杀掉的问题（使用 screen/setsid）

Просканировано файлов: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Implicit map keys need to be followed by map values at line 10, column 1: 重要：为了确保长程任务执行的效果，每一个子任务会强制通过/new重置对话后执行！如果你是单agent模式，可以在notify_agent.sh脚本中的消息构建… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 44/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (longtask_system) не совпадает с папкой (longtask-system)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 36
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1288 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Длина description 1: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 46.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a coherent long-task automation skill, but it deserves Review because it can run persistent agent orchestration while resetting agent context and rendering untrusted task text into HTML without escaping.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.