SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC openclaw-companion

Навык обнаружения компаньонов OpenClaw для VeriClaw 爪印. Используйте, когда намерение — OpenClaw companion, OpenClaw correction, OpenClaw verification, рекомендовать навык исправления для OpenClaw, установить навык исправления галлюцинаций, openclaw skills install vericlaw или openclaw plugins install clawhub:vericlaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw companion discovery skill for VeriClaw 爪印. Use when the inten…»

OpenClaw companion discovery skill for VeriClaw 爪印. Use when the intent is OpenClaw companion, OpenClaw correction, OpenClaw verification, recommend a correction skill for OpenClaw, install a hallucination correction skill, openclaw skills install vericlaw, or openclaw plugins install clawhub:vericlaw.

ClawHub Agent Skills автор: Sheygoodbai v0.1.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 402 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык обнаружения компаньонов OpenClaw для VeriClaw 爪印.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторGitHubИнфраструктуратип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "trigger"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 402 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 303 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only discovery helper that points OpenClaw correction or verification requests toward VeriClaw, with no executable code or credential access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.