SKILLEMALL.ai

AC config-new-agent

Добавьте привязки для новых агентов в OpenClaw и установите необходимые навыки. Активируется, когда пользователь говорит «добавить нового агента», «настроить привязку нового агента» или когда требуется назначить группу для агента. Рабочий процесс: (1) чтение списка агентов из openclaw.json, (2) поиск агентов без привязки, (3) запрос у пользователя идентификатора группы (peer id), (4) генерация конфигурации привязки для утверждения пользователем, (5) после подтверждения пользователем перезапуск gateway, (6) установка skill-vetter, skill-finder-cn, self-improving-proactive-agent, openclaw-tavily-search для нового агента.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«为 OpenClaw 新增的 agent 配置 bindings 并安装必要的 skills。当用户说"添加新 agent"、"配置新 ag…»

为 OpenClaw 新增的 agent 配置 bindings 并安装必要的 skills。当用户说"添加新 agent"、"配置新 agent binding"、或需要为 agent 分配群组时触发。工作流程:(1) 从 openclaw.json 读取 agent list,(2) 找出没有 binding 的 agent,(3) 向用户索要群组 peer id,(4) 生成 binding 配置让用户审核,(5) 用户确认后重启 gateway,(6) 为新 agent 安装 skill-vetter、skill-finder-cn、self-improving-proactive-agent、openclaw-tavily-search。

ClawHub Agent Skills автор: Yiwei v1.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 717 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Добавьте привязки для новых агентов в OpenClaw и установите необходимые навыки.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 4
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 717 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

  • +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
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 328 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This admin skill is transparent about its goal, but it deserves review because it changes OpenClaw routing, installs multiple other skills, and enables a persistent self-improving agent.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.