SKILLEMALL.ai
EN Войти

B system-controller

系统控制器为 AI Agent 提供操作系统层面的统一控制能力，覆盖进程管理、服务启停、文件事务、环境变量、计划任务与系统信息采集。它把 Linux/macOS/Windows 三套差异巨大的命令抽象为统一语义，让 Agent 用同一套指令跨平台操作。 核心能力：跨平台进程管理（查/启/停/杀）、系统服务控制、文件事务操作（带原子写入与回滚）、环境变量与持久配置、计划任务管理、系统资源监控、操作审计日志。 适用场景：自动化运维、环境初始化、服务排障、批量配置、一人公司服务器管理、Agent 长驻守护。 差异化：相比仅罗列命令的原始方案，本技能新增跨平台命令映射矩阵（同一语义自动翻译为对应平台命令）、文件事务回滚（写前快照，失败自动恢复）、进程安全终止梯度（SIGTERM→等待→SIGKILL）、操作审计日志（所有变更可追溯）、危险操作分级确认。明确聚焦"系统层"控制，不涉及 GUI 鼠标键盘（那是桌面自动驾驶技能的职责）。 触发关键词：进程, 服务, 文件, 系统, 进程管理, 服务控制, 环境变量, 系统信息, process, service, file, system, control, manage

ClawHub Agent Skills автор: 天轰穿 v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 195 токенов открыть источник ↗ проанализирован 22 ч назад
ПроцедураИИ и агентытип 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
B
88/100
Общая оценка
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Тесты бонус
0

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для срабатывания.
  2. Добавьте evals/evals.json с 4–6 реальными запросами и ожидаемыми ответами: тогда полная проверка использует ваши кейсы, а не черновик модели.
  3. Добавьте spec.yaml с триггерами и утверждениями (skilltest init): это контракт поведения для CI.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

Lint

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"

Процессная зрелость 56/100

  • 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: 1, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2195 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 515 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Есть примеры (25 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill is a disclosed system-administration helper, but it gives an agent broad command-execution authority over processes, services, files, environment settings, and scheduled tasks with activation and confirmation scoping that users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · 17 июл. 2026 г.