SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD TaskQueue — Async Task Queue for AI Agents

Очередь асинхронных задач для вашего агента с логикой повторных попыток, уровнями приоритета, цепочками зависимостей, параллелизмом, тайм-аутами для каждой задачи, хуками событий, отменой/очисткой и метриками выполнения. Готовая к производству оркестровка задач для ИИ-агентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Queue async tasks for your agent with retry logic, priority levels, de…»

Queue async tasks for your agent with retry logic, priority levels, dependency chains, concurrency, per-task timeouts, event hooks, cancel/clear, and run metrics. Production-ready task orchestration for AI agents.

ClawHub Agent Skills автор: Shadow Rose v1.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 48 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Очередь асинхронных задач для вашего агента с логикой повторных попыток, уровнями приоритета, цепочками зависимостей, параллелизмом, тайм-аутами для каждой…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

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
Технический рейтинг
B
77/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
42
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
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. 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (TaskQueue — Async Task Queue for AI Agents) не совпадает с папкой (task-queue-sr)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 48 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -15Тело SKILL.md короче 300 символов: скилл почти пустой
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 42.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a straightforward in-memory task queue helper, with no hidden network, file, credential, install, or persistence behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.