AB fastrouter-setup
Добавьте поставщика AI FastRouter в OpenClaw со всеми доступными текстовыми моделями и моделями зрения, полученными в реальном времени из API FastRouter. Используйте, когда: (1) пользователь хочет настроить FastRouter как поставщика моделей, (2) пользователь говорит «настроить fastrouter», «добавить поставщика fastrouter» или «сконфигурировать fastrouter» вместе с API-ключом, (3) пользователь хочет обновить/обновить свой список моделей FastRouter. Триггеры на фразы вроде «настроить fastrouter с API-ключом sk-v1-xxxxx», «добавить поставщика fastrouter», «сконфигурировать fastrouter» или «обновить модели fastrouter».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Add the FastRouter AI provider to OpenClaw with all available text and…»
Add the FastRouter AI provider to OpenClaw with all available text and vision models, fetched live from the FastRouter API. Use when: (1) a user wants to set up FastRouter as a model provider, (2) a user says 'set up fastrouter', 'add fastrouter provider', or 'configure fastrouter' along with an API key, (3) a user wants to refresh/update their FastRouter model list. Triggers on phrases like 'set up fastrouter with API key sk-v1-xxxxx', 'add fastrouter provider', 'configure fastrouter', or 'update fastrouter models'.
Добавьте поставщика AI FastRouter в OpenClaw со всеми доступными текстовыми моделями и моделями зрения, полученными в реальном времени из API FastRouter.
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 715 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 522 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.