AB alibabacloud-openclaw-ecs-dingtalk
Развертывание платформы ИИ-агентов OpenClaw на Alibaba Cloud ECS и интеграция с ботом DingTalk. OpenClaw (ранее Clawdbot/Moltbot, "龙虾") — это платформа ИИ-помощника и автоматизации с открытым исходным кодом, поддерживающая автоматизацию задач на основе естественного языка с многоканальной интеграцией чатов. Этот навык охватывает полный рабочий процесс от создания экземпляра ECS, настройки общедоступной сети, настройки базовой среды, развертывания OpenClaw в один клик до проверки бота DingTalk. Конечные пользователи могут общаться с ИИ-помощником, упоминая бота в группе DingTalk. Триггеры: "OpenClaw", "龙虾", "Clawdbot", "Moltbot", "DingTalk bot", "DingTalk AI", "deploy OpenClaw on ECS", "AI agent platform", "DingTalk integration", "openclaw dingtalk", "openclaw deploy", "DingTalk AI employee", "Alibaba Cloud OpenClaw", "Bailian + DingTalk", "DingTalk group AI", "DingTalk smart assistant", "部署龙虾", "龙虾机器人", "龙虾钉钉"
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy OpenClaw AI agent platform on Alibaba Cloud ECS and integrate w…»
Deploy OpenClaw AI agent platform on Alibaba Cloud ECS and integrate with DingTalk bot. OpenClaw (formerly Clawdbot/Moltbot, 中文名"龙虾") is an open-source AI assistant and automation platform supporting natural language-driven task automation with multi-channel chat integration. This Skill covers the full workflow from ECS instance creation, public network configuration, base environment setup, one-click OpenClaw deployment to DingTalk bot verification. End users can chat with the AI assistant by @mentioning the bot in a DingTalk group. Triggers: "OpenClaw", "龙虾", "Clawdbot", "Moltbot", "DingTalk bot", "DingTalk AI", "deploy OpenClaw on ECS", "AI agent platform", "DingTalk integration", "openclaw dingtalk", "openclaw deploy", "DingTalk AI employee", "Alibaba Cloud OpenClaw", "Bailian + DingTalk", "DingTalk group AI", "DingTalk smart assistant", "部署龙虾", "龙虾机器人", "龙虾钉钉"
Развертывание платформы ИИ-агентов OpenClaw на Alibaba Cloud ECS и интеграция с ботом DingTalk.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostSKILL.md:276Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (в кавычках — упоминание, а не команда)--CommandContent "apt-get update -y && apt-get install -y git curl wget && curl -fsSL --connect-timeout 30 --max-time 300 https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash - && apt-get install -y nodejs &&
в кавычках -
низкая Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:312Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)--CommandContent "curl -fsSL --connect-timeout 30 --max-time 300 https://openclaw-install-scripts.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/install.sh -o /tmp/openclaw-install.sh && BAILIAN_API_KEY=\$(echo '${BAILв кавычках
Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4223 токенов
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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)
- +3Длина description 877: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 15 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 31 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.