SKILLEMALL.ai

BF openclaw-readonly-consumer

Поддерживайте локальную среду выполнения в стиле OpenClaw на основе снимков, с тонким BFF и только для чтения в пути Campus Copilot.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Keep an OpenClaw-style local runtime on the snapshot-first, thin-BFF-f…»

Keep an OpenClaw-style local runtime on the snapshot-first, thin-BFF-first, read-only Campus Copilot path.

ClawHub Agent Skills автор: Yifeng[Terry] Yu v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 578 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Поддерживайте локальную среду выполнения в стиле OpenClaw на основе снимков, с тонким BFF и только для чтения в пути Campus Copilot.

Как процесс F 50/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/workspace-snapshot.sample.json, examples/integrations/codex-mcp.example.json, examples/integrations/claude-code-mcp.example.json

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
53
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
50/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/workspace-snapshot.sample.json, examples/integrations/codex-mcp.example.json, examples/integrations/claude-code-mcp.example.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/workspace-snapshot.sample.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/integrations/codex-mcp.example.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/integrations/claude-code-mcp.example.json
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/openclaw-readonly.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: examples/README.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: examples/workspace-snapshot.sample.json, examples/integrations/codex-mcp.example.json, examples/integrations/claude-code-mcp.example.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): examples/workspace-snapshot.sample.json, examples/integrations/codex-mcp.example.json, examples/integrations/claude-code-mcp.example.json
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 32
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 578 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)
  • +3Длина description 106: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 53.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a read-only instruction skill for using Campus Copilot snapshots locally, with no bundled executable code or hidden write behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.