SKILLEMALL.ai

BC opencode-acp-control

Управляйте OpenCode напрямую через Agent Client Protocol (ACP). Запускайте сеансы, отправляйте запросы, возобновляйте разговоры и управляйте обновлениями OpenCode. Включает автоматическое восстановление, обнаружение зависаний и управление сеансами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Control OpenCode directly via the Agent Client Protocol (ACP). Start s…»

Control OpenCode directly via the Agent Client Protocol (ACP). Start sessions, send prompts, resume conversations, and manage OpenCode updates. Includes automatic recovery, stuck detection, and session management.

ClawHub Agent Skills автор: Bastian Berrios Alarcon v2.2.1 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 4 348 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Управляйте OpenCode напрямую через Agent Client Protocol (ACP).

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураSupabaseИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (opencode-acp-control) не совпадает с папкой (opencode-acp-control-v2)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4348 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 34
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -236 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 50 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill largely matches its OpenCode-control purpose, but it includes broad cleanup and raw execution workflows that could affect other OpenClaw sessions or run outside the intended scope.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.