SKILLEMALL.ai

AF context-slimming

Диагностирует и оптимизирует файлы контекста, внедренные в рабочую область агента OpenClaw (AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, MEMORY.md, TOOLS.md, HEARTBEAT.md и т. д.), для снижения потребления токенов за раунд. Используйте, когда: пользователь просит снизить использование токенов, сократить рабочую область, оптимизировать системный промпт, провести аудит файлов контекста или когда файлы *.md в рабочей области стали большими и повторяющимися. Триггеры: «token 瘦身», «context slimming», «压缩上下文», «优化注入», «workspace 瘦身», «reduce injected tokens», «context audit».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose and optimize an OpenClaw agent workspace's injected context f…»

Diagnose and optimize an OpenClaw agent workspace's injected context files (AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, MEMORY.md, TOOLS.md, HEARTBEAT.md, etc.) to reduce per-round token consumption. Use when: user asks to reduce token usage, slim down workspace, optimize system prompt, audit context files, or when workspace *.md files have grown large and repetitive. Triggers on: "token 瘦身", "context slimming", "压缩上下文", "优化注入", "workspace 瘦身", "reduce injected tokens", "context audit".

ClawHub Agent Skills автор: Gong Cheng v1.0.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 766 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Диагностирует и оптимизирует файлы контекста, внедренные в рабочую область агента OpenClaw (AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, MEMORY.md, TOOLS.md, HEARTBEAT.md и…

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/slimming-checklist.md

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/slimming-checklist.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1

✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/slimming-checklist.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/slimming-checklist.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/slimming-checklist.md
  • 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
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 766 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 476 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This markdown-only skill is coherent, but it asks agents to rewrite and commit persistent workspace context files that can shape future agent behavior.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.