SKILLEMALL.ai

AB grit

Непрерывное решение проблем и эскалация инструментов для заблокированных задач. Используйте, когда пользователь хочет, чтобы OpenClaw продолжал добиваться цели, пробовал альтернативы, устанавливал или использовал дополнительные инструменты/навыки/программное обеспечение и итерировал до решения задачи, вместо того чтобы останавливаться при первом неудачном подходе. Явные триггерные фразы включают "использовать упорство", "использовать навык упорства" и "использовать свой навык упорства". Также активируется по запросам вроде "сделать все возможное", "продолжать пытаться, пока не получится", "никогда не сдаваться", "использовать любые необходимые инструменты", "исследовать инструменты и пробовать их" или когда рабочий процесс заблокирован нестабильным пользовательским интерфейсом, хрупкой автоматизацией или слабыми стандартными инструментами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Relentless problem-solving and tool-escalation for blocked tasks. Use…»

Relentless problem-solving and tool-escalation for blocked tasks. Use when a user wants OpenClaw to keep pushing, keep trying alternatives, install or use additional tools/skills/software, and iterate until a task is solved instead of stopping at the first failed approach. Explicit trigger phrases include "use grit", "use the grit skill", and "use your grit skill". Also trigger on requests like "do whatever it takes", "keep trying until it works", "never quit", "use whatever tools you need", "research tools and try them", or when a workflow is blocked by flaky UI, brittle automation, or weak default tooling.

ClawHub Agent Skills автор: rocketship4545-a11y v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 299 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Непрерывное решение проблем и эскалация инструментов для заблокированных задач.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 3. 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 67/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 56, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1299 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 615 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill openly makes the agent more persistent and willing to try or install tools for blocked tasks, with no hidden code or install payload found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.